論文の概要: Dual-Scale Condition-Shift Editing for Robust Real-World Image Demoiréing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.26644v1
• Date: Mon, 19 Oct 2026 16:04:57 GMT
• ステータス: 情報取得中
• システム内更新日: 2026-10-20 22:31:34.552124
• Title: Dual-Scale Condition-Shift Editing for Robust Real-World Image Demoiréing
• Title（参考訳）: 実世界のロバスト画像復調のための2次元条件シフト編集
• Abstract要約: 本稿では,コンテンツ保存編集フレームワークであるDemoiréEditについて紹介する。 DailyMoiré130は、日々のスクリーン写真に挑戦するモアレのベンチマークだ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.34894489382094
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• Abstract: Robust demoiréing of screen-recaptured images remains challenging: moiré varies in frequency, color, and spatial support across display-camera pairs and capture conditions. Dedicated restoration networks trained on finite paired data struggle with this diversity, especially when low-frequency color banding and high-frequency stripes co-occur. We present DemoiréEdit, a content-preserving editing framework that adapts the natural-image prior of a pretrained flow-matching editor to demoiréing. First, an endpoint-supervised training objective supplements velocity matching with pixel, perceptual, and frequency-domain restoration losses. Second, a dual-scale condition-shift strategy performs global correction at low resolution, then refines the image at full resolution by shifting the denoising condition from the first-stage output to the original input for detail recovery. We also introduce DailyMoiré130, a benchmark of challenging moiré in everyday screen photography, comprising 130 smartphone captures across diverse displays with low-frequency color banding, fine high-frequency stripes, and mixed-frequency interference. On the challenging DailyMoiré130 benchmark, our method achieves the lowest residual moiré area and receives 71.3% overall-quality preference in a blind Best-of-7 study with 31 participants. We also evaluate on paired FHDMi/UHDM, reducing residual moiré confidence by 47.1%/9.3% and increasing MUSIQ by 4.3%/2.0% over the best baseline for each metric.
• Abstract（参考訳）: モアレは、周波数、色、空間的サポートが、ディスプレイとカメラのペアとキャプチャの条件によって異なる。 有限ペアデータでトレーニングされた専用復元ネットワークは、特に低周波カラーバンドリングと高周波ストライプが共起する場合、この多様性に苦慮する。 本稿では,事前学習したフローマッチングエディタの自然像を復号化に適応させる,コンテンツ保存編集フレームワークであるDemoiréEditを紹介する。 第一に、終端教師付きトレーニングは、画素、知覚、周波数領域復元損失とベロシティマッチングを補う。 第二に、二階条件シフト戦略は低解像度で大域補正を行い、第1段出力から第2段出力から第2段出力へデノナイジング条件をシフトして全解像度で精査し、詳細回復を行う。 また、DailyMoiré130は、日々のスクリーン写真に挑戦するモアレのベンチマークで、低周波のカラーバンドリング、高周波の細いストライプ、混合周波数の干渉など、多彩なディスプレイで130個のスマートフォンをキャプチャーする。 挑戦的なDailyMoiré130ベンチマークでは、最も低い残留モアレ領域を達成し、31人の参加者による盲目Best-of-7研究で71.3%の全体的な品質の嗜好を得た。 また、FHDMi/UHDMのペアについて評価し、残留モアレ信頼度を47.1%/9.3%、MUSIQを4.3%/2.0%向上させた。

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