論文の概要: FUMO: Prior-Modulated Diffusion for Single Image Reflection Removal

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.19036v1
• Date: Thu, 19 Mar 2026 15:33:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-20 17:19:06.231815
• Title: FUMO: Prior-Modulated Diffusion for Single Image Reflection Removal
• Title（参考訳）: FUMO:シングルイメージリフレクション除去のための事前変調拡散
• Authors: Telang Xu, Chaoyang Zhang, Guangtao Zhai, Xiaohong Liu,
• Abstract要約: 本稿では、空間制御性と構造忠実性を改善するために、明示的な誘導信号を導入した事前変調フレームワーク(FUMO)を用いた拡散モデルを提案する。 標準ベンチマークと野生での挑戦的な画像の両方で実施された実験は、競争力のある定量的結果を示し、知覚品質を継続的に改善した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.98991734660274
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Single image reflection removal (SIRR) is challenging in real scenes, where reflection strength varies spatially and reflection patterns are tightly entangled with transmission structures. This paper presents a diffusion model with prior modulation framework (FUMO) that introduces explicit guidance signals to improve spatial controllability and structural faithfulness. Two priors are extracted directly from the mixed image, an intensity prior that estimates spatial reflection severity and a high-frequency prior that captures detail-sensitive responses via multi-scale residual aggregation. We propose a coarse-to-fine training paradigm. In the first stage, these cues are combined to gate the conditional residual injections, focusing the conditioning on regions that are both reflection-dominant and structure-sensitive. In the second stage, a fine-grained refinement network corrects local misalignment and sharpens fine details in the image space. Experiments conducted on both standard benchmarks and challenging images in the wild demonstrate competitive quantitative results and consistently improved perceptual quality. The code is released at https://github.com/Lucious-Desmon/FUMO.
• Abstract（参考訳）: 反射強度は空間的に変化し、反射パターンは透過構造と密接な絡み合っている現実のシーンでは、SIRRは困難である。 本稿では、空間制御性と構造忠実性を改善するために、明示的な誘導信号を導入した事前変調フレームワーク(FUMO)を用いた拡散モデルを提案する。 混合画像から直接2つの先行情報を抽出し、空間反射の重大度を推定する前の強度と、マルチスケールの残留アグリゲーションを介して詳細感度の応答をキャプチャする高周波前の強度を推定する。 粗大な訓練パラダイムを提案する。 第一段階では、これらのキューを組み合わせ、条件付き残留注入をゲートし、反射優位性と構造感受性の両方の領域に条件付けを集中させる。 第2段階では、きめ細かい精細化ネットワークが局所的な不整合を補正し、画像空間の細部を絞り込む。 標準ベンチマークと野生での挑戦的な画像の両方で実施された実験は、競争力のある定量的結果を示し、知覚品質を継続的に改善した。 コードはhttps://github.com/Lucious-Desmon/FUMOで公開されている。

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