論文の概要: UniLDiff: Unlocking the Power of Diffusion Priors for All-in-One Image Restoration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.23685v2
• Date: Mon, 04 Aug 2025 07:22:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-05 14:07:57.805012
• Title: UniLDiff: Unlocking the Power of Diffusion Priors for All-in-One Image Restoration
• Title（参考訳）: UniLDiff:オールインワン画像復元に先立つ拡散のパワーを解き放つ
• Authors: Zihan Cheng, Liangtai Zhou, Dian Chen, Ni Tang, Xiaotong Luo, Yanyun Qu,
• Abstract要約: UniLDiffは、デグレッションとディテールを意識したメカニズムで強化された統合フレームワークである。 劣化認識機能融合(DAFF:Degradation-Aware Feature Fusion)を導入し,低品質機能を各段階に動的に注入する。 また,Detail-Aware Expert Module (DAEM) をデコーダ内に設計し,テクスチャと微細構造の回復性を高める。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.493990086330985
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: All-in-One Image Restoration (AiOIR) has emerged as a promising yet challenging research direction. To address the core challenges of diverse degradation modeling and detail preservation, we propose UniLDiff, a unified framework enhanced with degradation- and detail-aware mechanisms, unlocking the power of diffusion priors for robust image restoration. Specifically, we introduce a Degradation-Aware Feature Fusion (DAFF) to dynamically inject low-quality features into each denoising step via decoupled fusion and adaptive modulation, enabling implicit modeling of diverse and compound degradations. Furthermore, we design a Detail-Aware Expert Module (DAEM) in the decoder to enhance texture and fine-structure recovery through expert routing. Extensive experiments across multi-task and mixed degradation settings demonstrate that our method consistently achieves state-of-the-art performance, highlighting the practical potential of diffusion priors for unified image restoration. Our code will be released.
• Abstract（参考訳）: All-in-One Image Restoration (AiOIR)は、有望だが挑戦的な研究方向として登場した。 多様な劣化モデリングと詳細保存のコア課題に対処するために,分解・詳細認識機構に強化された統合フレームワークUniLDiffを提案する。 具体的には、デカップリング融合と適応変調により、低品質な特徴を動的に各復調ステップに注入し、多種多様な複合劣化の暗黙的なモデリングを可能にする分解認識機能融合(DAFF)を導入する。 さらに,Detail-Aware Expert Module (DAEM) をデコーダ内に設計し,プロのルーティングによるテクスチャと微細構造の回復を図る。 マルチタスクおよび混合劣化設定による広範囲な実験により,本手法は常に最先端の性能を達成し,画像再構成における拡散先行の実用的可能性を強調した。 私たちのコードは解放されます。

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