論文の概要: AdaQual-Diff: Diffusion-Based Image Restoration via Adaptive Quality Prompting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.12605v1
- Date: Thu, 17 Apr 2025 03:08:27 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-04-25 23:15:06.960718
- Title: AdaQual-Diff: Diffusion-Based Image Restoration via Adaptive Quality Prompting
- Title（参考訳）: AdaQual-Diff:Adaptive Quality Promptingによる拡散に基づく画像復元
- Authors: Xin Su, Chen Wu, Yu Zhang, Chen Lyu, Zhuoran Zheng,
- Abstract要約: 本稿では,知覚的品質評価を直接生成的回復プロセスに統合する拡散型フレームワークを提案する。
AdaQual-Diffは、さまざまな合成および実世界のデータセット間で視覚的に優れた復元を実現する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.175405673457892
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Restoring images afflicted by complex real-world degradations remains challenging, as conventional methods often fail to adapt to the unique mixture and severity of artifacts present. This stems from a reliance on indirect cues which poorly capture the true perceptual quality deficit. To address this fundamental limitation, we introduce AdaQual-Diff, a diffusion-based framework that integrates perceptual quality assessment directly into the generative restoration process. Our approach establishes a mathematical relationship between regional quality scores from DeQAScore and optimal guidance complexity, implemented through an Adaptive Quality Prompting mechanism. This mechanism systematically modulates prompt structure according to measured degradation severity: regions with lower perceptual quality receive computationally intensive, structurally complex prompts with precise restoration directives, while higher quality regions receive minimal prompts focused on preservation rather than intervention. The technical core of our method lies in the dynamic allocation of computational resources proportional to degradation severity, creating a spatially-varying guidance field that directs the diffusion process with mathematical precision. By combining this quality-guided approach with content-specific conditioning, our framework achieves fine-grained control over regional restoration intensity without requiring additional parameters or inference iterations. Experimental results demonstrate that AdaQual-Diff achieves visually superior restorations across diverse synthetic and real-world datasets.
- Abstract（参考訳）: 複雑な現実世界の劣化によって引き起こされる画像の復元は依然として困難であり、従来の方法では、遺物の特異な混合や重大さに適応できないことが多い。
これは、間接的な手がかりに頼り、真の知覚品質の欠陥をうまく捉えていないことに由来する。
この基本的限界に対処するために、私たちは、知覚的品質評価を直接生成的復元プロセスに統合する拡散ベースのフレームワークであるAdaQual-Diffを紹介します。
提案手法は,DeQAScoreから得られた地域品質スコアと適応品質プロンプティング機構によって実装された最適ガイダンス複雑性の数学的関係を確立する。
このメカニズムは、測定された劣化度に応じてプロンプト構造を体系的に調整する: 低い知覚品質の領域は計算的に集約的で構造的に複雑なプロンプトを受け取り、高い品質の領域は介入よりも保存に焦点を当てた最小限のプロンプトを受け取る。
本手法の技術的コアは,分解度に比例した計算資源の動的割当であり,空間的に変化する誘導場を生成し,拡散過程を数学的精度で指示する。
この品質誘導型アプローチとコンテンツ固有の条件付けを組み合わせることで、追加パラメータや推論の繰り返しを必要とせずに、局所的な復元強度のきめ細かい制御を実現する。
実験の結果、AdaQual-Diffは様々な合成および実世界のデータセットで視覚的に優れた復元を実現することが示された。
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