論文の概要: 3One2: One-step Regression Plus One-step Diffusion for One-hot Modulation in Dual-path Video Snapshot Compressive Imaging

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.17578v1
• Date: Fri, 19 Dec 2025 13:44:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-22 19:25:54.409031
• Title: 3One2: One-step Regression Plus One-step Diffusion for One-hot Modulation in Dual-path Video Snapshot Compressive Imaging
• Title（参考訳）: 3One2:Dual-path Video Snapshot Compressive Imagingにおける1段階回帰と1段階拡散
• Authors: Ge Wang, Xing Liu, Xin Yuan,
• Abstract要約: ビデオスナップショットイメージング(SCI)は、2次元(2D)スナップショットを通して動的なシーンシーケンスをキャプチャする。 ワンホット変調は1ピクセルあたり1つのサブフレームのみを活性化し、完全な時間デカップリングを達成するための有望なソリューションを提供する。 ワンホットマスクに特化して設計されたアルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.082139132074294
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Video snapshot compressive imaging (SCI) captures dynamic scene sequences through a two-dimensional (2D) snapshot, fundamentally relying on optical modulation for hardware compression and the corresponding software reconstruction. While mainstream video SCI using random binary modulation has demonstrated success, it inevitably results in temporal aliasing during compression. One-hot modulation, activating only one sub-frame per pixel, provides a promising solution for achieving perfect temporal decoupling, thereby alleviating issues associated with aliasing. However, no algorithms currently exist to fully exploit this potential. To bridge this gap, we propose an algorithm specifically designed for one-hot masks. First, leveraging the decoupling properties of one-hot modulation, we transform the reconstruction task into a generative video inpainting problem and introduce a stochastic differential equation (SDE) of the forward process that aligns with the hardware compression process. Next, we identify limitations of the pure diffusion method for video SCI and propose a novel framework that combines one-step regression initialization with one-step diffusion refinement. Furthermore, to mitigate the spatial degradation caused by one-hot modulation, we implement a dual optical path at the hardware level, utilizing complementary information from another path to enhance the inpainted video. To our knowledge, this is the first work integrating diffusion into video SCI reconstruction. Experiments conducted on synthetic datasets and real scenes demonstrate the effectiveness of our method.
• Abstract（参考訳）: ビデオスナップショット圧縮画像(SCI)は2次元(2次元)スナップショットを通して動的シーンシーケンスをキャプチャし、ハードウェア圧縮の光学変調とそれに対応するソフトウェア再構成に依存する。 ランダムなバイナリ変調を用いたメインストリームビデオSCIは成功したが、圧縮中に時間的エイリアスが発生することは必然的にある。 ワンホット変調は1ピクセル当たり1サブフレームのみを活性化し、完全な時間的疎結合を達成するための有望なソリューションを提供する。 しかし、この可能性を完全に活用するアルゴリズムは今のところ存在しない。 このギャップを埋めるために,一点マスクに特化して設計されたアルゴリズムを提案する。 まず, 1ホット変調のデカップリング特性を利用して, 再構成タスクを生成ビデオの塗装問題に変換し, ハードウェア圧縮プロセスと整合する前方過程の確率微分方程式(SDE)を導入する。 次に、ビデオSCIにおける純粋拡散法の限界を特定し、一段階回帰初期化と一段階拡散改善を組み合わせた新しいフレームワークを提案する。 さらに, ワンホット変調による空間劣化を緩和するため, ハードウェアレベルで二重光路を実装し, 他経路からの相補的情報を活用し, インペイント映像の高精細化を図る。 我々の知る限り、これはビデオSCI再構成に拡散を統合する最初の作品である。 合成データセットと実シーンを用いて実験を行い,本手法の有効性を実証した。

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