論文の概要: ESDiff: Encoding Strategy-inspired Diffusion Model with Few-shot Learning for Color Image Inpainting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.17524v1
- Date: Thu, 24 Apr 2025 13:08:36 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-02 19:15:53.374278
- Title: ESDiff: Encoding Strategy-inspired Diffusion Model with Few-shot Learning for Color Image Inpainting
- Title（参考訳）: ESDiff:カラー画像インペインティングのためのFew-shot Learningを用いた戦略インスピレーション付き拡散モデル
- Authors: Junyan Zhang, Yan Li, Mengxiao Geng, Liu Shi, Qiegen Liu,
- Abstract要約: 画像インペイント(英: Image inpainting)とは、画像の欠落した領域や損傷領域を復元するために用いられる技法である。
本稿では,カラー画像のインペイントのための数ショット学習を用いた符号化戦略インスピレーション拡散モデルを提案する。
実験結果から,本手法は測定値において現在の手法を超えていることが示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.961957277931777
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Image inpainting is a technique used to restore missing or damaged regions of an image. Traditional methods primarily utilize information from adjacent pixels for reconstructing missing areas, while they struggle to preserve complex details and structures. Simultaneously, models based on deep learning necessitate substantial amounts of training data. To address this challenge, an encoding strategy-inspired diffusion model with few-shot learning for color image inpainting is proposed in this paper. The main idea of this novel encoding strategy is the deployment of a "virtual mask" to construct high-dimensional objects through mutual perturbations between channels. This approach enables the diffusion model to capture diverse image representations and detailed features from limited training samples. Moreover, the encoding strategy leverages redundancy between channels, integrates with low-rank methods during iterative inpainting, and incorporates the diffusion model to achieve accurate information output. Experimental results indicate that our method exceeds current techniques in quantitative metrics, and the reconstructed images quality has been improved in aspects of texture and structural integrity, leading to more precise and coherent results.
- Abstract（参考訳）: 画像インペイント(英: Image inpainting)とは、画像の欠落した領域や損傷領域を復元するために用いられる技法である。
従来の方法では、隣接するピクセルからの情報を利用して、欠落した領域を再構築するが、複雑な細部や構造を保存するのに苦労する。
同時に、ディープラーニングに基づくモデルは、かなりの量のトレーニングデータを必要とする。
この課題に対処するために,カラー画像の描画のための数ショット学習を用いた符号化戦略インスピレーション拡散モデルを提案する。
この新しい符号化戦略の主な考え方は、チャネル間の相互摂動を通して高次元オブジェクトを構築するための「仮想マスク」の展開である。
このアプローチにより、拡散モデルは、限られたトレーニングサンプルから多様な画像表現と詳細な特徴をキャプチャできる。
さらに、符号化戦略はチャネル間の冗長性を活用し、反復的塗布中に低ランクメソッドと統合し、拡散モデルを組み込んで正確な情報出力を実現する。
実験結果から,本手法は測定値の現在の手法を超え,テクスチャや構造的整合性の面で画像品質が向上し,より正確で整合性の高い結果が得られた。
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