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Zero-LED: Zero-Reference Lighting Estimation Diffusion Model for Low-Light Image Enhancement


Core Concepts
Zero-LED proposes a novel zero-reference lighting estimation diffusion model for low-light image enhancement, bridging the gap between low-light and normal-light domains without paired training data.
Abstract
Low-light image enhancement aims to improve image quality under challenging lighting conditions. Traditional and deep learning-based approaches have been developed for low-light image enhancement. Diffusion models have shown promising results but face challenges in unsupervised training. Zero-LED introduces a bidirectional unsupervised diffusion training approach for effective low-light image enhancement. Appearance Reconstruction Module guides image restoration through semantic and frequency domain-based reconstruction. Extensive experiments demonstrate the superiority of Zero-LED over state-of-the-art methods.
Stats
"Extensive experiments demonstrate the superiority of our approach over other state-of-the-art methods and more significant generalization capabilities." "Our method achieves quantitative performance close to the state-of-the-art on several metrics compared to all compared methods."
Quotes
"We propose a bidirectional optimised unsupervised training method that effectively implements a low-light image enhancement diffusion model without relying on reference images, thus reducing the dependence on paired training data." "We design a semantic and frequency domain-based appearance reconstruction module. It utilizes different modalities and multiple frequency domain spaces to constrain the stochastic nature of the diffusion inference process and efficiently reconstructs images for better perceptual results."

Key Insights Distilled From

by Jinhong He,M... at arxiv.org 03-06-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.02879.pdf
Zero-LED

Deeper Inquiries

어떻게 양방향 비지도 확산 훈련 방법을 다른 이미지 처리 작업에 적용할 수 있을까요?

양방향 비지도 확산 훈련 방법은 다른 이미지 처리 작업에도 적용될 수 있습니다. 예를 들어, 이미지 복원, 이미지 업샘플링, 이미지 노이즈 제거, 이미지 슈퍼 해상도 등의 작업에 적용할 수 있습니다. 이 방법은 초기 최적화 네트워크를 통해 입력 이미지를 전처리하고 확산 프로세스에 전달하여 구조적인 제약을 제공합니다. 이를 통해 이미지의 세부 정보를 보다 효과적으로 복원하고 이미지 품질을 향상시킬 수 있습니다.

What are the potential limitations of the zero-reference lighting estimation diffusion model in real-world applications

제로-참조 조명 추정 확산 모델의 실제 응용 프로그램에서의 잠재적인 한계는 다음과 같습니다. 첫째, 복잡한 실제 환경에서 발생하는 알려지지 않은 감퇴 요인을 효과적으로 모델링하는 것이 어려울 수 있습니다. 또한, 모델의 일반화 능력이 제한될 수 있으며, 특정 환경 조건에서 성능이 저하될 수 있습니다. 또한, 모델의 계산 비용이 높을 수 있고, 학습 데이터의 부족으로 인해 모델의 성능이 제한될 수 있습니다.

How can the semantic and frequency domain-based appearance reconstruction module be adapted for different types of image enhancement tasks

의미론적 및 주파수 도메인 기반의 외관 재구성 모듈은 다양한 종류의 이미지 향상 작업에 적응할 수 있습니다. 예를 들어, 이미지 업샘플링, 이미지 슈퍼 해상도, 이미지 색상 보정, 이미지 선명도 향상 등의 작업에 적용할 수 있습니다. 이 모듈은 이미지의 세부 정보를 보다 효과적으로 복원하고 이미지의 외관을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이를 통해 이미지의 시각적 품질을 향상시키고 보다 자연스러운 결과를 얻을 수 있습니다.
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