論文の概要: FMA-Net++: Motion- and Exposure-Aware Real-World Joint Video Super-Resolution and Deblurring

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.04390v1
• Date: Thu, 04 Dec 2025 02:23:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-05 21:11:45.957287
• Title: FMA-Net++: Motion- and Exposure-Aware Real-World Joint Video Super-Resolution and Deblurring
• Title（参考訳）: FMA-Net++: モーションと露光を意識したリアルワールドジョイントビデオのスーパーリゾリューションとデブロアリング
• Authors: Geunhyuk Youk, Jihyong Oh, Munchurl Kim,
• Abstract要約: 本稿では,FMA-Net++について紹介する。 運動と動的に変化する露光の複合効果を明示的にモデル化する。 われわれの新しいベンチマークとGoProで、最先端の精度と時間的一貫性を実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.16054147490686
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Real-world video restoration is plagued by complex degradations from motion coupled with dynamically varying exposure - a key challenge largely overlooked by prior works and a common artifact of auto-exposure or low-light capture. We present FMA-Net++, a framework for joint video super-resolution and deblurring that explicitly models this coupled effect of motion and dynamically varying exposure. FMA-Net++ adopts a sequence-level architecture built from Hierarchical Refinement with Bidirectional Propagation blocks, enabling parallel, long-range temporal modeling. Within each block, an Exposure Time-aware Modulation layer conditions features on per-frame exposure, which in turn drives an exposure-aware Flow-Guided Dynamic Filtering module to infer motion- and exposure-aware degradation kernels. FMA-Net++ decouples degradation learning from restoration: the former predicts exposure- and motion-aware priors to guide the latter, improving both accuracy and efficiency. To evaluate under realistic capture conditions, we introduce REDS-ME (multi-exposure) and REDS-RE (random-exposure) benchmarks. Trained solely on synthetic data, FMA-Net++ achieves state-of-the-art accuracy and temporal consistency on our new benchmarks and GoPro, outperforming recent methods in both restoration quality and inference speed, and generalizes well to challenging real-world videos.
• Abstract（参考訳）: リアル世界のビデオ修復は、動的に変化する露出を伴う動きからの複雑な劣化に悩まされている。 FMA-Net++は、この動きと動的に変化する露出の結合効果を明示的にモデル化した、ジョイントビデオの超解像とデブロアリングのためのフレームワークである。 FMA-Net++は階層的リファインメントと双方向のプロパゲーションブロックから構築されたシーケンスレベルのアーキテクチャを採用し、並列で長距離の時間的モデリングを可能にする。 各ブロック内では、Exposure Time-aware Modulationレイヤの条件がフレーム単位の露光に特化しており、それによって、露出対応のFlow-Guided Dynamic Filteringモジュールを駆動して、モーションおよび露出対応の劣化カーネルを推論する。 FMA-Net++は、復元からの劣化学習を分離する。前者は露光とモーションアウェアの先行を予測して後者をガイドし、精度と効率の両方を改善している。 現実的な捕獲条件下での評価には,REDS-ME (multi-exposure) とREDS-RE (random-exposure) ベンチマークを導入する。 FMA-Net++は、合成データのみに基づいて、我々の新しいベンチマークとGoProで最先端の精度と時間的一貫性を達成する。

関連論文リスト

• LVTINO: LAtent Video consisTency INverse sOlver for High Definition Video Restoration [3.2944592608677614]
  本稿では,VCMで符号化された先行画像を用いた高精細ビデオ再生のための,最初のゼロショット・プラグ・アンド・プレイ逆解器であるLVTINOを提案する。 我々の条件付け機構は、自動微分の必要性を回避し、少数のニューラルファンクション評価で最先端のビデオ再構成品質を達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-01T18:10:08Z)
• MIORe & VAR-MIORe: Benchmarks to Push the Boundaries of Restoration [53.180212987726556]
  動作回復ベンチマークの限界に対処する2つの新しいマルチタスクデータセットであるMIOReとVAR-MIOReを紹介する。 私たちのデータセットは、複雑なエゴカメラの動き、動的マルチオブジェクト相互作用、深さ依存のぼかし効果など、幅広い動きシナリオを捉えています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-09-08T15:34:31Z)
• Temporal-Consistent Video Restoration with Pre-trained Diffusion Models [51.47188802535954]
  ビデオ復元(VR)は、劣化したビデオから高品質なビデオを復元することを目的としている。 事前訓練拡散モデル(DM)を用いた最近のゼロショットVR法は,逆拡散時の近似誤差と時間的整合性の欠如に悩まされている。 本稿では,DMのシード空間におけるビデオフレームを直接パラメータ化し,近似誤差を排除した新しいMAP(Posterior Maximum)フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-19T03:41:56Z)
• DiffVSR: Revealing an Effective Recipe for Taming Robust Video Super-Resolution Against Complex Degradations [25.756755602342942]
  本稿では,この学習負担を段階的学習を通じて体系的に分解するプログレッシブ・ラーニング・ストラテジー(PLS)を特徴とするDiffVSRを提案する。 我々のフレームワークには、追加のトレーニングオーバーヘッドを伴わずに競合時間一貫性を維持するILT(Interweaved Latent Transition)技術も組み込まれています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-17T10:53:03Z)
• Low-Light Video Enhancement via Spatial-Temporal Consistent Decomposition [52.89441679581216]
  低照度ビデオエンハンスメント(LLVE)は、激しい視認性とノイズに悩まされる動的または静的なシーンの復元を目指している。 本稿では、ビューに依存しない、ビューに依存しないコンポーネントを組み込んだ革新的なビデオ分解戦略を提案する。 我々のフレームワークは、既存のメソッドを一貫して上回り、新しいSOTAパフォーマンスを確立します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-24T15:56:40Z)
• Upscale-A-Video: Temporal-Consistent Diffusion Model for Real-World Video Super-Resolution [65.91317390645163]
  Upscale-A-Videoは、ビデオアップスケーリングのためのテキストガイド付き遅延拡散フレームワークである。 ローカルでは、一時的なレイヤをU-NetとVAE-Decoderに統合し、短いシーケンス内で一貫性を維持する。 また、テキストプロンプトによってテクスチャ生成と調整可能なノイズレベルをガイドし、復元と生成のバランスを取ることで、柔軟性も向上する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-11T18:54:52Z)
• FLAIR: A Conditional Diffusion Framework with Applications to Face Video Restoration [14.17192434286707]
  顔画像復元のためのFLAIRと呼ばれる新しい条件拡散フレームワークを提案する。 FLAIRは、計算的に効率的な方法でフレーム間の時間的一貫性を保証する。 我々の実験は,2つの高品質な顔ビデオデータセット上での映像超解像,デブロアリング,JPEG復元,時空フレームにおいて,現在最先端(SOTA)よりもFLAIRの方が優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-26T22:09:18Z)
• Recovering Continuous Scene Dynamics from A Single Blurry Image with Events [58.7185835546638]
  インプリシットビデオ関数(IVF)は、同時イベントを伴う単一の動きのぼやけた画像を表現する。 両モードの利点を効果的に活用するために、二重注意変換器を提案する。 提案するネットワークは,限られた参照タイムスタンプの地平線画像の監督のみで訓練される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-05T18:44:17Z)
• Joint Video Multi-Frame Interpolation and Deblurring under Unknown Exposure Time [101.91824315554682]
  本研究では,より現実的で挑戦的なタスク – 複数フレームのジョイントビデオと,未知の露光時間下での劣化 – を野心的に目標とする。 我々はまず,入力されたぼやけたフレームから露出認識表現を構築するために,教師付きコントラスト学習の変種を採用する。 次に、プログレッシブ露光適応型畳み込みと動き改善による露出と動きの表現に基づいて、映像再構成ネットワークを構築した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-27T09:43:42Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。