基於空間增強型狀態空間模型的圖像修復：SEM-Net

Keskeiset käsitteet

本文提出了一種名為 SEM-Net 的新型圖像修復模型，該模型採用空間增強型狀態空間模型（SSM）有效捕捉圖像中的長距離依賴關係和空間一致性，進而實現高品質的圖像修復。

Tiivistelmä

論文資訊

• 標題：SEM-Net: Efficient Pixel Modelling for image inpainting with Spatially Enhanced SSM
• 作者：Shuang Chen, Haozheng Zhang, Amir Atapour-Abarghouei, Hubert P. H. Shum
• 機構：Durham University
• 發表日期：2024 年 11 月 10 日

研究目標

本研究旨在解決現有圖像修復方法在捕捉長距離依賴關係和空間一致性方面的不足，提出基於空間增強型狀態空間模型的圖像修復模型 SEM-Net，以實現更高品質的圖像修復效果。

方法

SEM-Net 採用編碼器-解碼器結構，並結合了四階段 Snake Mamba Block（SMB）和空間增強型前饋網路（SEFN）。SMB 包含 Snake 雙向建模（SBDM）和位置增強層（PE layer），用於在 SSM 中有效保留像素鄰接關係並增強空間感知能力。SEFN 則通過門控機制，利用 SMB 前後的特徵圖中的空間信息，進一步提升模型的空間感知能力。

主要發現

• SEM-Net 在 CelebA-HQ 和 Places2 兩個數據集上均優於現有的圖像修復方法，尤其在 CelebA-HQ 數據集上表現更為出色。
• 與基於 Transformer 的方法相比，SMB 在捕捉長距離依賴關係方面表現更佳，且計算效率更高。
• SEM-Net 能夠有效地處理高解析度圖像，並具備良好的泛化能力，可應用於其他低級視覺任務，例如圖像去模糊。

主要結論

SEM-Net 是一種基於空間增強型狀態空間模型的有效圖像修復方法，能夠有效捕捉長距離依賴關係和空間一致性，在圖像修復品質和效率方面均有顯著提升。

意義

本研究為圖像修復領域提供了一種基於 SSM 的新型解決方案，展現了 SSM 在圖像處理領域的應用潛力，並為未來開發更高效、高品質的圖像修復模型提供了新的思路。

局限與未來研究方向

• 目前 SEM-Net 主要針對單張圖像修復，未來可進一步探索基於 SMB 的可控圖像修復模型，以處理更複雜的圖像編輯任務。
• 未來可進一步研究如何將 SEM-Net 應用於其他低級視覺任務，例如圖像超分辨率和圖像去噪等。

Tilastot

SEM-Net 在 CelebA-HQ 數據集上，當遮罩比例為 40%-60% 時，PSNR 提升了 0.7743 (2.15%↑)，L1 降低了 0.1636 (5.84%↓)，LPIPS 降低了 0.0199 (12.70%↓)。
與基於 Transformer 的方法相比，SMB 在處理 256x256 解析度圖像時，能夠保持較高的計算效率，而 SSA 方法則需要降低解析度至 64x64 才能進行訓練。
在 GoPro 數據集上，SEM-Net 的 PSNR 比 Restormer 提升了 0.19。

Lainaukset

"LRDs are critical in image inpainting, as a lack of LRDs often results in low-quality outcomes due to insufficient context capturing."
"To the best of our knowledge, SEM-Net is the first SSM-based model in this research field."
"Comparative experiments show that SEM-Net outperforms state-of-the-art approaches across two distinct datasets, i.e, CelebA-HQ [22] and Places2 [60]."

Tärkeimmät oivallukset

SEM-Net: Efficient Pixel Modelling for image inpainting with Spatially Enhanced SSM

by Shuang Chen,... klo arxiv.org 11-12-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.06318.pdf

Syvällisempiä Kysymyksiä

如何將 SEM-Net 與其他圖像處理技術（如生成對抗網路）相結合，以進一步提升圖像修復的品質？

將 SEM-Net 與其他圖像處理技術結合，特別是生成對抗網路 (GANs)，具有極大的潛力可以進一步提升圖像修復的品質。以下是一些結合方式：

SEM-Net 作為 GANs 的生成器： 可以將 SEM-Net 作為 GANs 的生成器，利用其强大的空間感知能力和長距離依賴學習能力生成更精細、更逼真的圖像細節。同時，利用 GANs 中的判別器網路對生成結果進行評估和指導，使其更接近真實圖像。

GANs 作為 SEM-Net 的後處理模塊： 可以將預先訓練好的 GANs 模型作為 SEM-Net 的後處理模塊，對 SEM-Net 的修復結果進行精修。GANs 可以學習到更豐富的圖像細節和紋理信息，從而進一步提升修復圖像的清晰度和自然度。

結合感知損失和对抗損失： 在訓練過程中，可以結合使用感知損失和对抗損失來優化模型。感知損失可以使修復結果更符合人類的視覺感知，而对抗損失可以促使模型生成更逼真、更難以區分的圖像。

利用循環一致性： 可以借鑒 CycleGAN 的思想，引入循環一致性損失。將修復後的圖像再次遮擋，然後使用相同的模型進行修復，通過比較兩次修復結果來約束模型，使其生成更加一致和穩定的結果。

總之，將 SEM-Net 與 GANs 等其他圖像處理技術相結合，可以充分發揮各自的優勢，從而進一步提升圖像修復的品質，生成更逼真、更自然的圖像。

現有的圖像修復評估指標是否足以評估修復結果的真實性和自然度？如何更全面地評估圖像修復模型的性能？

現有的圖像修復評估指標，例如 PSNR、SSIM、L1、FID 和 LPIPS 等，主要關注於圖像的像素級差異和感知相似度，對於評估修復結果的真實性和自然度仍然存在一定的局限性。
不足之處：

無法完全反映人類視覺感知： 這些指標往往難以捕捉到圖像中的高層語義信息和視覺感知上的細微差異，例如紋理的自然度、結構的一致性等。
缺乏對修復區域的重點關注： 現有指標通常計算整張圖像的平均值，而忽略了修復區域與周圍區域的協調性和一致性。
更全面的評估方法：

引入更符合人類視覺系統的指標： 例如，可以使用基於深度學習的感知相似性指標，或者考慮圖像中的語義信息和結構信息。
針對修復區域進行重點評估： 可以設計專門針對修復區域的評估指標，例如計算修復區域與周圍區域的邊緣連續性、紋理一致性等。
結合主觀評價： 可以邀請人類觀察者對修復結果進行主觀評分，例如評估圖像的真實感、自然度、舒適度等。
考慮應用場景： 針對不同的應用場景，例如藝術創作、歷史文物修復等，需要考慮不同的評估指標和標準。

總之，更全面地評估圖像修復模型的性能需要結合多種指標和方法，並且需要考慮人類視覺感知、修復區域特點以及具體應用場景等因素。

圖像修復技術的發展將如何影響藝術創作、歷史文物修復等領域？

圖像修復技術的發展將為藝術創作和歷史文物修復等領域帶來革命性的影響，為藝術家、文物修復師等提供更強大的工具和更廣闊的創作空間。
藝術創作方面：

提供新的創作工具： 圖像修復技術可以幫助藝術家快速修復舊照片、破損畫作等，也可以作為一種創作工具，創造出獨特的效果。
拓展創作思路： 藝術家可以利用圖像修復技術對現有作品進行再創作，例如將不同作品融合、對作品進行風格遷移等。
降低創作門檻： 圖像修復技術可以幫助藝術愛好者更輕鬆地修復和創作作品，促進藝術的普及和發展。
歷史文物修復方面：

提高修復效率： 圖像修復技術可以自動化處理大量破損的文物照片、文獻等，大大提高修復效率。
減少人工干預： 利用圖像修復技術可以最大限度地保留文物原貌，減少人工修復過程中可能造成的損壞。
還原文物信息： 圖像修復技術可以幫助我們還原文物中缺失的信息，例如破損壁畫上的圖案、模糊照片中的人物等。
挑戰和機遇：

倫理問題： 如何界定圖像修復和藝術創作之間的界限，如何避免技術被濫用，是需要思考的問題。
技術發展： 需要不斷提升圖像修復技術的精度和效率，使其能夠更好地滿足藝術創作和文物修復的需求。
總之，圖像修復技術的發展為藝術創作和歷史文物修復等領域帶來了前所未有的機遇和挑戰。相信隨著技術的進步，圖像修復技術將在這些領域發揮越來越重要的作用。