論文の概要: Elucidating and Endowing the Diffusion Training Paradigm for General Image Restoration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.21722v1
• Date: Thu, 26 Jun 2025 19:14:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-30 21:12:22.985214
• Title: Elucidating and Endowing the Diffusion Training Paradigm for General Image Restoration
• Title（参考訳）: 一般画像再生のための拡散訓練パラダイムの解明と教育
• Authors: Xin Lu, Xueyang Fu, Jie Xiao, Zihao Fan, Yurui Zhu, Zheng-Jun Zha,
• Abstract要約: 拡散モデルは、画像復元(IR)タスクにおいて強力な生成能力を示す。 それらの複雑なアーキテクチャと反復的なプロセスは、主流の再構築ベースの一般的な一般的なIRネットワークと比較して実用的応用を制限している。 既存のアプローチは主にネットワークアーキテクチャと拡散経路の最適化に重点を置いているが、一般的なIRフレームワークにおける拡散訓練パラダイムの統合を見落としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 73.4733153072447
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: While diffusion models demonstrate strong generative capabilities in image restoration (IR) tasks, their complex architectures and iterative processes limit their practical application compared to mainstream reconstruction-based general ordinary IR networks. Existing approaches primarily focus on optimizing network architecture and diffusion paths but overlook the integration of the diffusion training paradigm within general ordinary IR frameworks. To address these challenges, this paper elucidates key principles for adapting the diffusion training paradigm to general IR training through systematic analysis of time-step dependencies, network hierarchies, noise-level relationships, and multi-restoration task correlations, proposing a new IR framework supported by diffusion-based training. To enable IR networks to simultaneously restore images and model generative representations, we introduce a series of regularization strategies that align diffusion objectives with IR tasks, improving generalization in single-task scenarios. Furthermore, recognizing that diffusion-based generation exerts varying influences across different IR tasks, we develop an incremental training paradigm and task-specific adaptors, further enhancing performance in multi-task unified IR. Experiments demonstrate that our method significantly improves the generalization of IR networks in single-task IR and achieves superior performance in multi-task unified IR. Notably, the proposed framework can be seamlessly integrated into existing general IR architectures.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルは、画像復元(IR)タスクにおいて強力な生成能力を示すが、それらの複雑なアーキテクチャと反復的プロセスは、主流の再構成に基づく一般的なIRネットワークと比較して実用性を制限する。 既存のアプローチは主にネットワークアーキテクチャと拡散経路の最適化に重点を置いているが、一般的なIRフレームワークにおける拡散訓練パラダイムの統合を見落としている。 これらの課題に対処するため,本論文では,時間ステップ依存,ネットワーク階層,ノイズレベル関係,マルチレゾレーションタスク相関の体系的解析を通じて,拡散学習パラダイムを一般の赤外線トレーニングに適用する上での鍵となる原則を解明し,拡散学習をサポートする新しいIRフレームワークを提案する。 IRネットワークが画像の同時復元と生成表現のモデル化を可能にするために,拡散目標とIRタスクを整合させる一連の正規化戦略を導入し,単一タスクシナリオにおける一般化を改善する。 さらに、拡散に基づく生成が様々なIRタスクに様々な影響を与えることを認識し、インクリメンタルトレーニングパラダイムとタスク固有の適応器を開発し、マルチタスク統合IRの性能をさらに向上させる。 実験により,本手法はシングルタスクIRにおけるIRネットワークの一般化を著しく改善し,マルチタスク統合IRにおいて優れた性能を発揮することが示された。 特に、提案フレームワークは既存の一般的なIRアーキテクチャにシームレスに統合できる。

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