ICCVAug, 2023

Diff-Retinex: 用生成扩散模型重新思考低光照图像增强

PDF
TL;DR通过提出一种物理可解释的、生成扩散模型 (Diff-Retinex) 来重新思考低光图像增强任务，将低光图像增强问题形式化为 Retinex 分解和条件图像生成，并通过生成扩散模型实现对低光细节的修复。在真实世界低光数据集上进行的广泛实验定性和定量地证明了所提方法的有效性、优越性和泛化性。
low-light image enhancementphysically explainablegenerative diffusion modelretinex decompositiongenerative network
发现论文，激发创造
  • Reti-Diff：基于 Retinex 的潜隐扩散模型的光照退化图像修复

    使用 Reti-Diff 方法，结合 Retinex 的知识和像素重构技术，以实现光照恢复和图像修复的高效率和准确性。

    Nov, 2023

  • ReCo-Diff: 探索基于 Retinex 的条件策略在扩散模型中用于低光图像增强

    提出了一种新的方法 ReCo-Diff，将 Retinex-based 先验作为额外的预处理条件来调节扩散模型的生成能力，进而建立了一种特定于低光图像增强（LLIE）的扩散模型。

    Dec, 2023

  • 低光照增强的深度 Retinex 分解

    该论文提出了一种基于深度学习的 Retinex 模型，可以更好地应对不同环境下光照不足的图像增强问题，通过红外辅助拍摄低光图像构建了一个 LOL（Low-Light）数据集，并使用其中的图像进行训练，实验结果表明该方法在增强低光图像质量方面具有很好的效果。

    Aug, 2018

  • DI-Retinex：低光图像增强的数字成像 Retinex 理论

    通过对数字成像中的 Retinex 理论进行理论和实验分析，本文提出了一种名为数字成像 Retinex 理论（DI-Retinex）的新表达式，该表达式包括增强模型中的偏移项，允许使用非线性映射函数进行像素级亮度对比度调整，并通过 Gamma 空间提出了一种图像自适应掩蔽逆恢复损失来解决低光增强问题，同时设计了一种方差抑制损失来调节附加偏移项，实验结果表明我们的方法在视觉质量、模型大小和速度等方面优于所有现有的无监督方法，还可以在低光条件下辅助人脸检测器，与其他方法相比，在低光增强后面部检测的性能增益最显著。

    Apr, 2024

  • 细节保留图像去噪的重建生成扩散模型

    提出了一种称为重建生成扩散模型 (RnG) 的新方法，该方法利用重建去噪网络恢复绝大部分底层干净信号，并采用扩散算法生成剩余的高频细节，从而提高视觉质量和感知度。通过在合成和真实去噪数据集上进行广泛实验验证了该方法的优越性。

    Sep, 2023

  • 渐进 Retinex: 低光图像增强互相增强的光照噪声感知网络

    本研究提出了一种基于 Retinex 框架和卷积神经网络的逐渐增强低光照下图像的方法，既抑制了图像噪声的干扰，又大大提高了计算效率。同时，提出了一种基于相机成像模型的图像合成策略，有效解决了训练数据不足的问题。实验结果表明了该方法优于现有的低光照增强方法。

    Nov, 2019

  • DiffuseRAW：端到端生成低光 RAW 图像处理

    利用扩散模型进行原始图像到处理图像的生成 ISP，以解决低光条件下成像的挑战。

    Dec, 2023

  • MSR-net: 使用深度卷积网络进行低光图像增强

    利用卷积神经网络和 Retinex 理论，基于低光照条件下图像对比度很低的事实，提出了一个低光照图像增强模型。通过实验，证明该模型在质量和量化方面比其他同类模型有优势。

    Nov, 2017

  • DiffiT：用于图像生成的扩散视觉 Transformer

    本文研究了视觉 transformer 在基于扩散的生成学习中的有效性，并提出了一种新的模型 Diffusion Vision Transformers（DiffiT），该模型在多个条件和无条件综合任务中取得了最新的基准成绩，生成了高保真度图片。

    Dec, 2023

  • 让潜在的扩散模型能够在黑暗中看见

    通过将训练于大规模开放领域数据集的扩散模型变为生成先验，提出了一种新颖的基于扩散模型的低光图像增强方法，称为 LDM-SID，该方法通过向扩散模型中插入一组所提出的驯服模块来引导其生成过程，并在观察到扩散模型不同部分的特定生成先验后，将低频内容生成和高频细节维护二分，从而实现对扩散模型的优化结构生成和细节增强。广泛实验证明该方法在定量评估中实现了最先进的性能，并在视觉比较中显示出显著的优越性，从而强调了利用预训练的扩散模型作为 LLIE 任务的生成先验的有效性。

    Dec, 2023