論文の概要: Diffusion Models for Low-Light Image Enhancement: A Multi-Perspective Taxonomy and Performance Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.05976v1
• Date: Tue, 07 Oct 2025 14:30:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-08 17:57:08.289714
• Title: Diffusion Models for Low-Light Image Enhancement: A Multi-Perspective Taxonomy and Performance Analysis
• Title（参考訳）: 低照度画像強調のための拡散モデル:多視点分類法と性能解析
• Authors: Eashan Adhikarla, Yixin Liu, Brian D. Davison,
• Abstract要約: 低照度画像強調(LLIE)は、監視、自律ナビゲーション、医療画像などの安全上重要な応用に不可欠である。 拡散モデルがLLIEの有望な生成パラダイムとして登場したのは、反復的 denoising による複雑な画像分布のモデル化能力のためである。 本調査は, 次世代の拡散型LLIE研究の指針として, トレンドに注目し, オープンな研究課題を提起することを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.323736085126386
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Low-light image enhancement (LLIE) is vital for safety-critical applications such as surveillance, autonomous navigation, and medical imaging, where visibility degradation can impair downstream task performance. Recently, diffusion models have emerged as a promising generative paradigm for LLIE due to their capacity to model complex image distributions via iterative denoising. This survey provides an up-to-date critical analysis of diffusion models for LLIE, distinctively featuring an in-depth comparative performance evaluation against Generative Adversarial Network and Transformer-based state-of-the-art methods, a thorough examination of practical deployment challenges, and a forward-looking perspective on the role of emerging paradigms like foundation models. We propose a multi-perspective taxonomy encompassing six categories: Intrinsic Decomposition, Spectral & Latent, Accelerated, Guided, Multimodal, and Autonomous; that map enhancement methods across physical priors, conditioning schemes, and computational efficiency. Our taxonomy is grounded in a hybrid view of both the model mechanism and the conditioning signals. We evaluate qualitative failure modes, benchmark inconsistencies, and trade-offs between interpretability, generalization, and inference efficiency. We also discuss real-world deployment constraints (e.g., memory, energy use) and ethical considerations. This survey aims to guide the next generation of diffusion-based LLIE research by highlighting trends and surfacing open research questions, including novel conditioning, real-time adaptation, and the potential of foundation models.
• Abstract（参考訳）: 低照度画像強調(LLIE)は、監視、自律ナビゲーション、医療画像などの安全上重要なアプリケーションに不可欠であり、視認性低下は下流タスクのパフォーマンスを損なう可能性がある。 近年、拡散モデルがLLIEの予測的生成パラダイムとして登場したのは、反復的復調による複雑な画像分布のモデル化能力のためである。 この調査はLLIEの拡散モデルに関する最新の批判的分析であり、ジェネレーティブ・アドバイサル・ネットワークとトランスフォーマー・ベースの最先端手法に対する詳細な性能評価、実践的な展開課題の徹底的な検証、基礎モデルのような新興パラダイムの役割に関する先進的な視点を特徴としている。 Intrinsic Decomposition, Spectral & Latent, Accelerated, Guided, Multimodal, Autonomousの6つのカテゴリを網羅した多面的分類法を提案する。 我々の分類学は、モデル機構と条件信号の両方のハイブリッドビューに基礎を置いている。 我々は、定性的障害モード、ベンチマークの不整合、解釈可能性、一般化、推論効率のトレードオフを評価する。 また、実世界の展開制約(メモリ、エネルギー使用など)や倫理的考察についても論じる。 本調査は,新しい条件付け,リアルタイム適応,基礎モデルの可能性など,新たな研究動向を浮き彫りにして,次世代の拡散型LLIE研究を導くことを目的としている。

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