論文の概要: RestoreVAR: Visual Autoregressive Generation for All-in-One Image Restoration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.18047v1
• Date: Fri, 23 May 2025 15:52:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-26 18:08:34.207015
• Title: RestoreVAR: Visual Autoregressive Generation for All-in-One Image Restoration
• Title（参考訳）: RestoreVAR:オールインワン画像復元のためのビジュアル自動回帰生成
• Authors: Sudarshan Rajagopalan, Kartik Narayan, Vishal M. Patel,
• Abstract要約: 潜時拡散モデル(LDM)はオールインワン画像復元法(AiOR)の知覚的品質を大幅に改善した。 これらの LDM ベースのフレームワークは反復的なデノゲーションプロセスによって推論が遅くなり、時間に敏感なアプリケーションでは実用的でない。 本稿では, AiOR に対する新しい生成手法を提案し, LDM モデルよりも高速な推論を達成しつつ, 復元性能において LDM モデルよりも優れることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.307331773270676
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The use of latent diffusion models (LDMs) such as Stable Diffusion has significantly improved the perceptual quality of All-in-One image Restoration (AiOR) methods, while also enhancing their generalization capabilities. However, these LDM-based frameworks suffer from slow inference due to their iterative denoising process, rendering them impractical for time-sensitive applications. To address this, we propose RestoreVAR, a novel generative approach for AiOR that significantly outperforms LDM-based models in restoration performance while achieving over $\mathbf{10\times}$ faster inference. RestoreVAR leverages visual autoregressive modeling (VAR), a recently introduced approach which performs scale-space autoregression for image generation. VAR achieves comparable performance to that of state-of-the-art diffusion transformers with drastically reduced computational costs. To optimally exploit these advantages of VAR for AiOR, we propose architectural modifications and improvements, including intricately designed cross-attention mechanisms and a latent-space refinement module, tailored for the AiOR task. Extensive experiments show that RestoreVAR achieves state-of-the-art performance among generative AiOR methods, while also exhibiting strong generalization capabilities.
• Abstract（参考訳）: 安定拡散のような潜時拡散モデル(LDM)の使用により、オールインワン画像復元法(AiOR)の知覚的品質が向上し、一般化能力も向上した。 しかし、これらの LDM ベースのフレームワークは反復的な denoising プロセスによって推論が遅くなり、時間に敏感なアプリケーションでは実用的でない。 これを解決するために、AiORの新しい生成手法であるRestoreVARを提案する。これは、復元性能においてLDMベースのモデルを著しく上回り、$\mathbf{10\times}$より高速な推論を実現している。 RestoreVARは視覚的自己回帰モデリング(VAR)を利用する。 VARは、計算コストを大幅に削減した最先端の拡散変圧器に匹敵する性能を達成している。 AiORにおけるVARのこれらの利点を最適に活用するために,AiORタスク用に設計された複雑に設計されたクロスアテンション機構と潜在空間リファインメントモジュールを含むアーキテクチャ変更と改善を提案する。 大規模な実験により,RestoreVARは生成的AiOR手法の最先端性能を実現し,高い一般化能力を示した。

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