图像恢复的扩散净化解耦数据一致性

Mar, 2024

图像恢复的扩散净化解耦数据一致性

Decoupled Data Consistency with Diffusion Purification for Image Restoration

Xiang Li, Soo Min Kwon, Ismail R. Alkhouri, Saiprasad Ravishanka, Qing Qu

TL;DR提出了一种新颖的基于扩散的图像恢复求解器，通过解耦逆向过程和数据一致性步骤来解决扩散模型中额外梯度步骤引起的计算负担和问题，通过整合一致性模型减少采样步骤的必要性，从而在各种图像恢复任务中展现出高效的问题解决能力。

Abstract

diffusion models have recently gained traction as a powerful class of deep generative priors, excelling in a wide range of image restoration tasks due to their exceptional ability to model data distributions. To

diffusion models image restoration data consistency reverse sampling latent space

发现论文，激发创造

图像恢复的扩散后验近端采样

本文介绍了一种通过扩展扩散模型进行图像修复的新方法，该方法利用生成过程中与测量身份一致的样本，并结合测量信号与初始化信息来提高生成过程的效果。实验证明了该方法在不同的图像修复任务中的有效性。

Feb, 2024

一致性净化：有效且高效的扩散净化以保证鲁棒性

通过一步生成纯净图像的完全一致性净化方法，以及使用 LPIPS 损失进行一致性微调，我们的一致性净化框架在保证证明型鲁棒性和效率方面实现了最先进的水平。

Jun, 2024

图像恢复与增强的扩散模型 —— 综合调查

图像修复是一个具有挑战性的任务，在近期，扩散模型在图像的生成上取得了显著的进展，但关于扩散模型在图像修复中的应用却鲜有综合且有启发性的研究，本文首次对基于扩散模型的图像修复方法进行全面的综述与评估，并提出了未来研究的五个潜在和具有挑战性的方向。

Aug, 2023

利用隐藏扩散模型通过硬数据一致性求解反问题

通过使用经过训练的潜在扩散模型来解决一般逆问题，并采用数据一致性来提高效率和灵活性，从而为医学成像等领域应用先验提供了可行性。

Jul, 2023

扩散模型求解逆问题的变分视角

本文提出一种基于变分法的正则化方法 RED-Diff 来解决扩散模型后验分布不可计算的问题，通过在不同时间步引入不同的去噪器来实现对图像结构的约束，进而提高扩散模型在图像修复等领域的应用性能。

May, 2023

去噪扩散恢复模型

本文提出了一种基于先前针对噪声扩散的生成模型的方法 DDPM，用于解决各种图像恢复问题，包括超分辨率，去模糊，填补和上色，相比于现有的非监督方法，DDRM 在重构质量，感知质量和运行时均表现出更好的性能。

Jan, 2022

释放扩散先验的去噪能力以解决逆问题

通过引入辅助优化变量，利用扩散过程重新定义嘈杂的反问题为受约束的双变量优化任务，该算法称为 ProjDiff，有效地利用了预训练扩散模型的先验信息和降噪能力。在各种线性和非线性反问题中，ProjDiff 在图像恢复任务、信源分离和部分生成任务方面展现出卓越的性能，凸显其在实际应用中的潜力。

Jun, 2024

条件扩散蒸馏

通过图像条件实现的一种新颖的有条件蒸馏方法，将扩散模型的先验知识与图像条件相结合，大大简化了以往两阶段的蒸馏过程，并通过少量的额外参数和冻结的无条件主干网络实现了一种新的高效蒸馏机制，实验结果表明，该方法在多个任务上的表现优于现有的人工蒸馏技术，并且是第一个能够与更慢的精细调优有条件扩散模型相匹配的蒸馏策略。

Oct, 2023

深度数据一致性：基于快速和健壮扩散模型的逆问题求解器

通过深度学习模型，在扩散模型中使用深度数据一致性更新数据一致性步骤，以解决逆问题的研究论文。DDC 方法在线性和非线性任务中表现出卓越的性能，在仅使用 5 个推理步骤的情况下，平均 0.77 秒生成高质量解决方案，并且具有对于数据集的稳健性和解决多个任务的能力。

May, 2024

图像恢复的高效扩散模型：残差位移

通过建立马尔可夫链以提高高质量图像和低质量图像之间转换的效率，并通过精心设计的噪声方案灵活控制扩散过程中的转移速度和噪声强度，本研究提出了一种新的高效扩散模型用于图像恢复，表现优越或可媲美现有的方法，甚至只需进行四步采样。

Mar, 2024