論文の概要: UniRes: Universal Image Restoration for Complex Degradations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.05599v1
• Date: Thu, 05 Jun 2025 21:25:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-09 17:28:43.241548
• Title: UniRes: Universal Image Restoration for Complex Degradations
• Title（参考訳）: UniRes: 複雑な劣化のためのユニバーサルイメージ復元
• Authors: Mo Zhou, Keren Ye, Mauricio Delbracio, Peyman Milanfar, Vishal M. Patel, Hossein Talebi,
• Abstract要約: 実世界のイメージ復元は、様々なキャプチャ条件、キャプチャデバイス、後処理パイプラインから生じるさまざまな劣化によって妨げられている。 UniResという名前の、シンプルで柔軟な拡散ベースのフレームワークは、このような劣化をエンドツーエンドで解決するために提案されている。 提案手法は, 複合劣化画像復元データセットと単分解画像復元データセットの両方を用いて評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.74404005987783
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Real-world image restoration is hampered by diverse degradations stemming from varying capture conditions, capture devices and post-processing pipelines. Existing works make improvements through simulating those degradations and leveraging image generative priors, however generalization to in-the-wild data remains an unresolved problem. In this paper, we focus on complex degradations, i.e., arbitrary mixtures of multiple types of known degradations, which is frequently seen in the wild. A simple yet flexible diffusionbased framework, named UniRes, is proposed to address such degradations in an end-to-end manner. It combines several specialized models during the diffusion sampling steps, hence transferring the knowledge from several well-isolated restoration tasks to the restoration of complex in-the-wild degradations. This only requires well-isolated training data for several degradation types. The framework is flexible as extensions can be added through a unified formulation, and the fidelity-quality trade-off can be adjusted through a new paradigm. Our proposed method is evaluated on both complex-degradation and single-degradation image restoration datasets. Extensive qualitative and quantitative experimental results show consistent performance gain especially for images with complex degradations.
• Abstract（参考訳）: 実世界のイメージ復元は、様々なキャプチャ条件、キャプチャデバイス、後処理パイプラインから生じるさまざまな劣化によって妨げられている。 既存の研究は、これらの劣化をシミュレートし、画像生成の先行を活用することによって改善するが、未解決の問題は未解決のままである。 本稿では,複雑な劣化,すなわち,野生でよく見られる複数の既知の劣化の任意の混合に焦点をあてる。 UniResという名前の、シンプルで柔軟な拡散ベースのフレームワークは、このような劣化をエンドツーエンドで解決するために提案されている。 拡散サンプリングの段階では、いくつかの特別なモデルを組み合わせて、よく分離された復元タスクからの知識を複雑な内部劣化の復元に転送する。 これは、いくつかの劣化タイプに対して、十分に分離されたトレーニングデータのみを必要とする。 フレームワークは統一された定式化によって拡張を追加することができ、忠実さと品質のトレードオフを新しいパラダイムで調整できるため、柔軟性がある。 提案手法は, 複合劣化画像復元データセットと単分解画像復元データセットの両方を用いて評価する。 大規模定性的および定量的な実験結果から、特に複雑な劣化を有する画像において、一貫した性能向上が示された。

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