nachifur/RDDM

CVPR 2024: Residual Denoising Diffusion Models

What it solves

RDDM은 이미지 복원 및 생성에서의 표준 확산 모델의 한계점을 해결합니다. 이미지 복원 품질을 높이는(예: 빗방울 제거, 블러, 또는 노이즈 제거) 프레임워크를 제공하며, 새로운 이미지를 처음부터 생성할 수 있습니다.

How it works

RDDM은 잔차 디노이징 방식을 사용합니다. 두 개의 UNet 아키텍처를 사용하여 "de-raining" (잔차) 및 디노이징 프로세스를 처리합니다. 일부 구성에서는 사전 학습된 DDIM (Denoising Diffusion Implicit Models)을 RDDM으로 변환하여 기존 모델을 이미지 생성에 활용할 수 있습니다.

Who it's for

컴퓨터 비전 분야의 연구자 및 개발자, 특히 이미지 복원(비 제거, 블러 제거, 디노이징) 및 이미지 생성 AI에 집중하는 분들을 위한 것입니다.

Who it's for

컴퓨터 비전 분야의 연구자 및 개발자, 특히 이미지 복원(비(비 제거), 블러 제거, 디노이징) 및 이미지 생성 AI에 집중하는 분들을 위한 것입니다.

Highlights

  • Versatile Image Restoration: 비 제거 (Raindrop dataset), 블러 제거 (GoPro), 저조도 강화 (LOL)를 포함한 여러 작업을 지원합니다.
  • Multimodal Capabilities: capa(capa) capabilities: 이미지 생성 (CeletA) CelebA) and image restoration.
  • Multimodal Capabilities: 이미지 생성 (CelebA) 및 이미지 복원 능력을 갖추고 있습니다.
  • DDIM Conversion: 계수 변환을 통해 사전 학습된 DDIM 모델을 RDDM for RDDM.
  • Broad Application Range: 이미지 인페인팅 (image inpainting) 및 이미지 변환 (예: 개 $\rightarrow$ dog-to-cat) (예: 개 $ ightarrow$ 개 $ ightarrow$ 개 $ ightarrow$ 개 $ ightarrow$ 개 $ ightarrow$ 개 $ ightarrow$ 개 $ ightarrow$ 개 $ ightarrow$ 개 $ ightarrow$ 개 $ ightarrow$ 개 $ ightarrow$ 개 $ ightarrow$ 개 $ ightarrow$ 개 $ ightarrow$ 개 $ ightarrow$ 개 $ ightarrow$ 개 $ ightarrow$ 개 $ ightarrow$ 개 $ ightarrow$ 개 $ ightarrow$ 개 $ ightarrow$ 개 $ ightarrow$ 개 $ ightarrow$ 개 $ ightarrow$ 개 $ ightarrow$ 개 $ ightarrow$개 $ ightarrow$ 개 $ ightarrow$ 개 $ ightarrow$ 개 $ ightarrow$ 개 $ ightarrow$ 개 $ ightarrow$ 개 $ ightarrow$ 개 $ ightarrow$ 개 $ ightarrow$ 개 $ ightarrow$ 개 $ ightarrow$ 개 $ ightarrow$ 개 $ ightarrow$ 개 $ ightarrow$ 개 $ ightarrow$ 개 $ ightarrow$ 개 $ ightarrow$ 개 $ ightarrow$ 개 $ ightarrow$ 개 $ ightarrow$ 개 $ ightarrow$ 개 $ ightarrow$ 개 $ ightarrow$ 개 $ ightarrow$ 개 $ ightarrow$ 개 $ ightarrow$ 개 $ ightarrow$ 개 $ ightarrow$ 개 $ ightarrow$ 개 $ ightarrow$ 개 $ ightarrow$ 개 $ ightarrow$ 개 $ ightarrow$ 개 $ ightarrow$ 개 $ ightarrow$ 개 $ ightarrow$ 개 $ ightarrow$ 개 $ ightarrow$ 개 $ ightarrow$ 개 $ ightarrow$ 개 $ ightarrow$ 개 $ ightarrow$ 개 $ ightarrow$ 개 $ ightarrow$ 개 $ ightarrow$ 개 $ ightarrow$ 개 $ ightarrow$ 개 $ ightarrow$ 개 $ ightarrow$ 개 $ ightarrow$ 개 $ ightarrow$ 개 $ ightarrow$ 개 $ ightarrow$ 개 $ ightarrow$ 개 $ ightarrow$ 개 $ ightarrow$ 개 $ ightarrow$ 개 $ ightarrow$ 개 $ ightarrow$ 개 $ ightarrow$ 개 $ ightarrow$ 개 $ ightarrow$ 개 $ ightarrow$ 개 $ ightarrow$ 개 $ ightarrow$ 개 $ ightarrow$ 개 $ ightarrow$ 개 $ ightarrow$ 개 $ ightarrow$ 개 $ ightarrow$ 개 $ ightarrow$ 개 $ ightarrow$ 개 $

|'}]