論文の概要: Learning Deblurring Texture Prior from Unpaired Data with Diffusion Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.13599v1
• Date: Fri, 18 Jul 2025 01:50:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-21 20:43:26.164567
• Title: Learning Deblurring Texture Prior from Unpaired Data with Diffusion Model
• Title（参考訳）: 拡散モデルによる不適切なデータから先立ってテクスチャの劣化を学習する
• Authors: Chengxu Liu, Lu Qi, Jinshan Pan, Xueming Qian, Ming-Hsuan Yang,
• Abstract要約: 画像の劣化に対する新しい拡散モデル(DM)に基づくフレームワークを提案する。 我々の研究は、ぼやけた画像のテクスチャを回復するのに役立つ事前知識を生成するために、DMを実行する。 生成したテクスチャをフル活用するために,テクスチャ転送変換層(TTformer)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 92.61216319417208
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Since acquiring large amounts of realistic blurry-sharp image pairs is difficult and expensive, learning blind image deblurring from unpaired data is a more practical and promising solution. Unfortunately, dominant approaches rely heavily on adversarial learning to bridge the gap from blurry domains to sharp domains, ignoring the complex and unpredictable nature of real-world blur patterns. In this paper, we propose a novel diffusion model (DM)-based framework, dubbed \ours, for image deblurring by learning spatially varying texture prior from unpaired data. In particular, \ours performs DM to generate the prior knowledge that aids in recovering the textures of blurry images. To implement this, we propose a Texture Prior Encoder (TPE) that introduces a memory mechanism to represent the image textures and provides supervision for DM training. To fully exploit the generated texture priors, we present the Texture Transfer Transformer layer (TTformer), in which a novel Filter-Modulated Multi-head Self-Attention (FM-MSA) efficiently removes spatially varying blurring through adaptive filtering. Furthermore, we implement a wavelet-based adversarial loss to preserve high-frequency texture details. Extensive evaluations show that \ours provides a promising unsupervised deblurring solution and outperforms SOTA methods in widely-used benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 大量のリアルなぼやけたシャープ画像の取得は困難で費用がかかるため、未確認データからブラインド画像の学習はより実用的で有望なソリューションである。 残念ながら、支配的なアプローチは、曖昧なドメインから鋭いドメインへのギャップを埋めるために、現実のぼやけたパターンの複雑で予測不可能な性質を無視して、敵対的な学習に大きく依存している。 本稿では,未経験データから空間的に異なるテクスチャを学習することで,画像の劣化を解消する,新しい拡散モデル(DM)ベースのフレームワークを提案する。 特に、Shaoursは、ぼやけた画像のテクスチャを回復するのに役立つ事前知識を生成するためにDMを実行する。 これを実現するために,画像テクスチャを表現するメモリ機構を導入し,DMトレーニングの監督を行うテクスチャ優先エンコーダ(TPE)を提案する。 生成したテクスチャをフル活用するために,新しいフィルタ変調マルチヘッド自己認識層(FM-MSA)が適応フィルタにより空間的に変化するぼかしを効率的に除去するテクスチャ転送トランスフォーマ層(TTformer)を提案する。 さらに、ウェーブレットによる逆方向の損失を発生させ、高周波テクスチャの詳細を保存する。 広範囲な評価により、Shaoursは有望な教師なしのデブロアリングソリューションを提供し、広く使用されているベンチマークでSOTAメソッドより優れていることが示された。

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