論文の概要: Harnessing Diffusion-Yielded Score Priors for Image Restoration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.20590v2
• Date: Tue, 29 Jul 2025 23:59:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-31 11:57:45.838298
• Title: Harnessing Diffusion-Yielded Score Priors for Image Restoration
• Title（参考訳）: 画像再生に先立つ拡散収率スコアのハーネス化
• Authors: Xinqi Lin, Fanghua Yu, Jinfan Hu, Zhiyuan You, Wu Shi, Jimmy S. Ren, Jinjin Gu, Chao Dong,
• Abstract要約: 深部画像復元モデルは、劣化した画像空間から自然画像空間へのマッピングを学習することを目的としている。 MSEベース、GANベース、拡散ベースメソッドの3つの主要なクラスが登場した。 これらの課題に対処するための新しい手法HYPIRを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.788482710572307
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep image restoration models aim to learn a mapping from degraded image space to natural image space. However, they face several critical challenges: removing degradation, generating realistic details, and ensuring pixel-level consistency. Over time, three major classes of methods have emerged, including MSE-based, GAN-based, and diffusion-based methods. However, they fail to achieve a good balance between restoration quality, fidelity, and speed. We propose a novel method, HYPIR, to address these challenges. Our solution pipeline is straightforward: it involves initializing the image restoration model with a pre-trained diffusion model and then fine-tuning it with adversarial training. This approach does not rely on diffusion loss, iterative sampling, or additional adapters. We theoretically demonstrate that initializing adversarial training from a pre-trained diffusion model positions the initial restoration model very close to the natural image distribution. Consequently, this initialization improves numerical stability, avoids mode collapse, and substantially accelerates the convergence of adversarial training. Moreover, HYPIR inherits the capabilities of diffusion models with rich user control, enabling text-guided restoration and adjustable texture richness. Requiring only a single forward pass, it achieves faster convergence and inference speed than diffusion-based methods. Extensive experiments show that HYPIR outperforms previous state-of-the-art methods, achieving efficient and high-quality image restoration.
• Abstract（参考訳）: 深部画像復元モデルは、劣化した画像空間から自然画像空間へのマッピングを学習することを目的としている。 しかし、分解の除去、現実的な詳細の生成、ピクセルレベルの一貫性の確保など、いくつかの重要な課題に直面している。 時間とともに、MSEベース、GANベース、拡散ベースメソッドを含む3つの主要な手法が出現した。 しかし、修復の質、忠実さ、スピードのバランスが良くない。 これらの課題に対処するための新しい手法HYPIRを提案する。 我々のソリューションパイプラインは単純で、事前訓練された拡散モデルで画像復元モデルを初期化し、敵の訓練で微調整する。 このアプローチは拡散損失、反復サンプリング、追加のアダプタに依存しない。 本研究では,事前学習した拡散モデルから逆方向のトレーニングを初期化することにより,自然画像の分布に非常に近い位置で初期復元モデルを構築することを理論的に実証する。 この初期化により数値安定性が向上し、モード崩壊を回避し、対向訓練の収束を大幅に加速する。 さらに、HYPIRは、リッチユーザ制御による拡散モデルの機能を継承し、テキスト誘導による復元と調整可能なテクスチャリッチ性を実現する。 1つのフォワードパスしか必要とせず、拡散ベースの手法よりも高速な収束と推論速度を達成する。 広汎な実験により、HYPIRは従来の最先端の手法よりも優れ、効率的で高品質な画像復元を実現していることが示された。

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