論文の概要: BD-Diff: Generative Diffusion Model for Image Deblurring on Unknown Domains with Blur-Decoupled Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.01522v1
• Date: Mon, 03 Feb 2025 17:00:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-05 14:59:16.502825
• Title: BD-Diff: Generative Diffusion Model for Image Deblurring on Unknown Domains with Blur-Decoupled Learning
• Title（参考訳）: BD-Diff:Blur-Decoupled Learningを用いた未知領域の画像分解のための生成拡散モデル
• Authors: Junhao Cheng, Wei-Ting Chen, Xi Lu, Ming-Hsuan Yang,
• Abstract要約: BD-Diffは、未知の領域における劣化性能を高めるために設計された生成拡散モデルである。 構造表現とぼやけたパターン抽出器に2つのQ-Formerを別々に採用する。 構造的特徴とぼやけたパターンを補完する再構成タスクを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.21345354747609
• License:
• Abstract: Generative diffusion models trained on large-scale datasets have achieved remarkable progress in image synthesis. In favor of their ability to supplement missing details and generate aesthetically pleasing contents, recent works have applied them to image deblurring tasks via training an adapter on blurry-sharp image pairs to provide structural conditions for restoration. However, acquiring substantial amounts of realistic paired data is challenging and costly in real-world scenarios. On the other hand, relying solely on synthetic data often results in overfitting, leading to unsatisfactory performance when confronted with unseen blur patterns. To tackle this issue, we propose BD-Diff, a generative-diffusion-based model designed to enhance deblurring performance on unknown domains by decoupling structural features and blur patterns through joint training on three specially designed tasks. We employ two Q-Formers as structural representations and blur patterns extractors separately. The features extracted by them will be used for the supervised deblurring task on synthetic data and the unsupervised blur-transfer task by leveraging unpaired blurred images from the target domain simultaneously. Furthermore, we introduce a reconstruction task to make the structural features and blur patterns complementary. This blur-decoupled learning process enhances the generalization capabilities of BD-Diff when encountering unknown domain blur patterns. Experiments on real-world datasets demonstrate that BD-Diff outperforms existing state-of-the-art methods in blur removal and structural preservation in various challenging scenarios. The codes will be released in https://github.com/donahowe/BD-Diff
• Abstract（参考訳）: 大規模データセットで訓練された生成拡散モデルは、画像合成において顕著な進歩を遂げた。 近年の研究では, ぼやけたシャープ画像対のアダプタを訓練し, 修復のための構造条件を提供するなど, 美的満足度の高い内容を生成する能力が向上している。 しかし、現実的なペアデータはかなりの量の取得は、現実のシナリオでは困難でコストがかかる。 一方、合成データのみに依存すると過度に適合し、目に見えないぼやけたパターンに直面すると不満足なパフォーマンスになることが多い。 この課題に対処するために,BD-Diffを提案する。BD-Diffは,3つの特別設計タスクを共同で学習することで,構造的特徴とぼやけたパターンを分離することにより,未知領域におけるデブロアリング性能を向上させるために設計された生成拡散モデルである。 構造表現とぼやけたパターン抽出器に2つのQ-Formerを別々に採用する。 これらにより抽出された特徴は、対象領域からのぼやけた画像を同時に活用することにより、合成データの教師付きデブロアリングタスクと教師なしぼやけ転送タスクに使用される。 さらに,構造的特徴とぼやけたパターンを補完する再構成タスクを導入する。 このぼやけた分離学習プロセスは、未知のドメインぼやけパターンに遭遇する際のBD-Diffの一般化能力を高める。 実世界のデータセットの実験では、BD-Diffは様々な困難なシナリオにおいて、既存の最先端の手法よりもボケ除去や構造保存に優れていた。 コードはhttps://github.com/donahowe/BD-Diffで公開される。

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