論文の概要: Mi-Ripple: Restoring Images Degraded by Iterative AI Editing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.11317v1
- Date: Thu, 10 Sep 2026 09:46:42 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-11 23:53:35.286151
- Title: Mi-Ripple: Restoring Images Degraded by Iterative AI Editing
- Title(参考訳): Mi-Ripple: 反復AI編集で劣化した画像の復元
- Abstract要約: 反復的な参照条件の画像編集は、グリッドのような粒状テクスチャを導入し、一般にデジタルリップルと呼ばれる。
画像構造を保護しながらこのデジタルリップルを抑制する診断誘導修復ワークフローであるMi-Rippleを提案する。
Mi-Rippleは、周期的な格子状アーティファクトを、内容が絡み合った粒状テクスチャから切り離し、選択的なスペクトルノッチ、構造を意識した平滑化、クリーンな参照再生を組み合わせる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 6.0965247626298655
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Iterative reference-conditioned image editing can introduce grid-like and granular textures, commonly described as digital ripple. We present Mi-Ripple, a diagnosis-guided restoration workflow that suppresses this digital ripple while protecting image structure. Mi-Ripple separates periodic lattice artifacts from content-entangled granular texture, then combines selective spectral notching, structure-aware smoothing, and cleaned-reference regeneration. This separation enables low-distortion filtering when artifacts are spectrally isolated and visual reconstruction when filtering would erase legitimate detail. Across fourteen notch-only executions, whole-image residual standard deviation is 0.08--0.44 in CIELAB lightness units. In a paired regeneration example, reference cleaning reduces output debris density by 45\%. Mi-Ripple links measurable artifact reduction to visibly cleaner generated images, rather than optimizing a spectral score alone.
- Abstract(参考訳): 反復的な参照条件の画像編集は、グリッドのような粒状テクスチャを導入し、一般にデジタルリップルと呼ばれる。
画像構造を保護しながらこのデジタルリップルを抑制する診断誘導修復ワークフローであるMi-Rippleを提案する。
Mi-Rippleは、周期的な格子状アーティファクトを、内容が絡み合った粒状テクスチャから切り離し、選択的なスペクトルノッチ、構造を意識した平滑化、クリーンな参照再生を組み合わせる。
この分離により、アーティファクトがスペクトル的に分離されたときの低歪みフィルタリングと、フィルタリングが正当な詳細を消去するときの視覚的再構成が可能になる。
14個のノッチのみの実行で、全像の標準偏差はCIELAB光度ユニットの0.08--0.44である。
ペア再生例では、基準洗浄により出力デブリ密度が45\%減少する。
Mi-Rippleは、測定可能なアーティファクトの削減をリンクし、スペクトルスコアのみを最適化するのではなく、生成した画像を視覚的にクリーンにする。
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