論文の概要: Rectifying Latent Space for Generative Single-Image Reflection Removal
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.06358v1
- Date: Sat, 06 Dec 2025 09:16:14 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-12-09 22:03:54.322388
- Title: Rectifying Latent Space for Generative Single-Image Reflection Removal
- Title（参考訳）: 単像反射除去のための整形潜時空間
- Authors: Mingjia Li, Jin Hu, Hainuo Wang, Qiming Hu, Jiarui Wang, Xiaojie Guo,
- Abstract要約: 単一画像の除去は、既存の手法が崩壊した領域の構成を推論するのに苦労する、非常に不適切な問題である。
この研究は、編集目的の潜在拡散モデルを再設計し、高度に曖昧で層状な画像入力を効果的に知覚し、処理する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.341477336909765
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Single-image reflection removal is a highly ill-posed problem, where existing methods struggle to reason about the composition of corrupted regions, causing them to fail at recovery and generalization in the wild. This work reframes an editing-purpose latent diffusion model to effectively perceive and process highly ambiguous, layered image inputs, yielding high-quality outputs. We argue that the challenge of this conversion stems from a critical yet overlooked issue, i.e., the latent space of semantic encoders lacks the inherent structure to interpret a composite image as a linear superposition of its constituent layers. Our approach is built on three synergistic components, including a reflection-equivariant VAE that aligns the latent space with the linear physics of reflection formation, a learnable task-specific text embedding for precise guidance that bypasses ambiguous language, and a depth-guided early-branching sampling strategy to harness generative stochasticity for promising results. Extensive experiments reveal that our model achieves new SOTA performance on multiple benchmarks and generalizes well to challenging real-world cases.
- Abstract（参考訳）: 単一像の反射除去は、既存の手法が崩壊した領域の構成を推論するのに苦労し、回復と野生での一般化に失敗する、非常に不適切な問題である。
この研究は、編集目的の潜在拡散モデルを再設計し、高度にあいまいで層状な画像入力を効果的に知覚し、処理し、高品質な出力を得る。
この変換の課題は、批判的だが見落とされがちな問題、すなわち、意味エンコーダの潜伏空間は、合成画像をその構成層の線形重ね合わせとして解釈する固有の構造を欠いているからである。
提案手法は,3つの相乗的要素から成り立っている。例えば,リフレクション空間とリフレクション形成の線形物理とを整合させるリフレクション同変VAE,不明瞭な言語をバイパスする正確なガイダンスのための学習可能なタスク固有テキスト埋め込み,そして予測された結果に生成確率を活用するための深度誘導型早期ブラッシングサンプリング戦略である。
複数のベンチマークで新しいSOTA性能を実現し,実世界の課題に対して優れた一般化を実現している。
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