DiffBIR은 맹목적 이미지 복원 문제를 두 단계로 나누어 접근한다:
각 단계는 독립적으로 개발되지만 연계되어 작동한다. 첫 번째 단계에서는 복원 모듈을 사용하여 열화를 제거하고 고품질 복원 결과를 얻는다. 두 번째 단계에서는 IRControlNet을 제안하여 잠재 확산 모델의 생성 능력을 활용해 사실적인 세부 정보를 생성한다. 특히 IRControlNet은 안정적인 생성 성능을 위해 노이즈 없는 조건 이미지를 사용하여 학습된다. 또한 지역 적응형 복원 가이드를 도입하여 사용자가 실재감과 충실도 간의 균형을 조절할 수 있도록 한다.
실험 결과, DiffBIR은 맹목적 초해상도, 맹목적 얼굴 복원, 맹목적 이미지 제거 작업에서 최신 기법들을 능가하는 성능을 보였다.
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by Xinqi Lin,Ji... at arxiv.org 04-02-2024
https://arxiv.org/pdf/2308.15070.pdfDeeper Inquiries