基於條件的可控圖像融合：一種無需訓練的通用框架

核心概念

本文提出了一種基於條件的可控圖像融合框架 (CCF)，該框架利用預先訓練的去噪擴散概率模型 (DDPM) 和條件庫，無需額外訓練即可實現多種圖像融合任務中的可控融合。

摘要

論文概述

本論文提出了一種名為條件可控圖像融合 (CCF) 的新型圖像融合框架，該框架利用預先訓練的去噪擴散概率模型 (DDPM) 和條件庫，無需額外訓練即可實現多種圖像融合任務中的可控融合。

研究背景

圖像融合旨在將來自多個輸入圖像的互補信息整合到一個新的融合圖像中。現有方法通常針對特定場景採用不同的約束設計，形成固定的融合範式。然而，這種數據驅動的融合方法難以部署在不同的場景中，尤其是在快速變化的環境中。

研究方法

CCF 框架包含一個條件庫，該庫包含三種類型的條件：基本條件、增強條件和特定任務條件。基本條件用於生成基礎融合圖像，增強條件則用於優化圖像生成過程，而特定任務條件則針對特定任務進行定制。CCF 框架採用一種採樣自適應條件選擇 (SCS) 機制，根據不同的去噪步驟動態選擇適當的條件，從而實現動態可控的圖像融合。

實驗結果

在多模態、多焦點和多曝光圖像融合等多個圖像融合任務上的實驗結果表明，CCF 框架在定量和定性評估方面均優於現有方法。

研究貢獻

本論文的主要貢獻包括：

• 提出了一種基於條件的可控圖像融合框架 (CCF)，該框架利用條件庫實現了多種圖像融合場景中的可控性，並促進了動態可控圖像融合的能力。
• 提出了一種採樣自適應條件選擇機制，將條件庫巧妙地集成到去噪步驟中，允許在運行中進行自適應條件選擇，而無需額外訓練，並確保融合過程的動態適應性。
• 大量實驗證實了 CCF 框架在各種融合任務中相對於現有方法的優越融合性能。此外，該方法還可以用於融合結果的交互式操作，證明了其適用性和有效性。

研究結論

CCF 框架是一種有效的圖像融合方法，它利用預先訓練的 DDPM 和條件庫，無需額外訓練即可實現多種圖像融合任務中的可控融合。

統計資料

在 LLVIP 數據集上，CCF 在 SSIM、MSE 和 CC 指標上均取得了最佳結果，分別比次優結果提高了 0.02 和 0.035。
在 MFFW 數據集上，CCF 的 SD 值比次優值高 11.19，表明對比度更高，圖像更清晰。
在 MEFB 數據集上，CCF 的 SD、AG 和 SF 指標均排名第一，表明保留了更多紋理細節。
在使用 YOLOv5 進行目標檢測的實驗中，添加檢測條件後，mAP.5 提高了 0.049，達到 0.907，mAP.5:.95 提高了 0.054，達到 0.563，召回率顯著提高到 0.832。

引述

"At present, general image fusion with controllable diffusion models is still a challenging problem, warranting further exploration."
"To the best of our knowledge, we for the first time propose a conditional controllable framework for image fusion."
"Empirical findings demonstrate that CCF surpasses the competing methods in achieving superior performance for general image fusion tasks."

從以下內容提煉的關鍵洞見

Conditional Controllable Image Fusion

by Bing Cao, Xi... 於 arxiv.org 11-05-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.01573.pdf

深入探究

CCF 框架如何應用於其他計算機視覺任務，例如圖像修復或圖像生成？

CCF 框架的核心概念是利用條件庫和動態條件選擇機制來引導預先訓練的 DDPM 模型進行可控的圖像生成。這種方法可以靈活地應用於其他計算機視覺任務，例如圖像修復或圖像生成，只需針對特定任務調整條件庫和條件選擇策略即可。
圖像修復:

條件庫: 可以設計包含結構信息、紋理信息、缺失區域周圍像素信息的條件，例如：

結構信息: 可以使用邊緣檢測算子提取的邊緣圖像作為條件，引導 DDPM 模型修復圖像的結構。
紋理信息: 可以使用紋理合成算法生成的紋理圖像作為條件，引導 DDPM 模型修復圖像的紋理。
缺失區域周圍像素信息: 可以將缺失區域周圍的像素信息作為條件，引導 DDPM 模型根據周圍像素信息修復缺失區域。

條件選擇策略: 可以根據修復過程的不同階段，動態選擇不同的條件進行引導。例如，在修復的初始階段，可以使用結構信息作為主要條件，引導 DDPM 模型修復圖像的整體結構；在修復的後期階段，可以使用紋理信息作為主要條件，引導 DDPM 模型修復圖像的細節紋理。
圖像生成:

條件庫: 可以設計包含語義信息、風格信息、物體形狀信息的條件，例如：

語義信息: 可以使用文本描述、語義分割圖像等作為條件，引導 DDPM 模型生成符合特定語義的圖像。
風格信息: 可以使用藝術作品、照片等作為條件，引導 DDPM 模型生成具有特定風格的圖像。
物體形狀信息: 可以使用邊緣圖像、深度圖像等作為條件，引導 DDPM 模型生成具有特定形狀的物體。

條件選擇策略: 可以根據生成過程的不同階段，動態選擇不同的條件進行引導。例如，在生成的初始階段，可以使用語義信息作為主要條件，引導 DDPM 模型生成符合特定語義的圖像佈局；在生成的後期階段，可以使用風格信息作為主要條件，引導 DDPM 模型生成具有特定風格的圖像細節。
總之，CCF 框架為圖像修復和圖像生成等計算機視覺任務提供了一種靈活且可控的解決方案。通過針對特定任務設計合適的條件庫和條件選擇策略，可以有效地引導 DDPM 模型生成符合預期的結果。

如果預先訓練的 DDPM 模型在訓練數據中存在偏差，CCF 框架的性能會受到什麼影響？

如果預先訓練的 DDPM 模型在訓練數據中存在偏差，CCF 框架的性能會受到負面影響，主要體現在以下幾個方面：

生成結果偏差: 預先訓練的 DDPM 模型如果在訓練數據中存在偏差，例如訓練數據集中某一類型的圖像較少，則生成的圖像可能會偏向於訓練數據集中佔比較高的圖像類型，導致生成結果出現偏差。
條件選擇失效: CCF 框架依賴於條件庫來引導 DDPM 模型生成符合預期的圖像。如果訓練數據存在偏差，則條件庫中的條件可能無法有效地反映真實數據的分佈，導致條件選擇失效，無法生成符合預期的圖像。
泛化能力下降: 訓練數據的偏差會降低 DDPM 模型的泛化能力，導致 CCF 框架在處理未見過的數據時性能下降。
為了解決訓練數據偏差帶來的問題，可以採取以下措施：

數據增強: 通過數據增強技術，可以擴充訓練數據集，增加數據的多樣性，減輕訓練數據偏差帶來的影響。
偏差校正: 可以通過偏差校正技術，例如對抗訓練、重新加權等方法，修正 DDPM 模型中的偏差，提高模型的泛化能力。
條件庫調整: 可以根據實際應用場景，調整條件庫中的條件，使其更符合真實數據的分佈，提高條件選擇的有效性。
總之，訓練數據偏差是影響 CCF 框架性能的重要因素。通過數據增強、偏差校正、條件庫調整等方法，可以有效地減輕訓練數據偏差帶來的負面影響，提高 CCF 框架的性能和泛化能力。

如何將 CCF 框架與其他可控圖像生成方法（例如生成對抗網絡）相結合，以進一步提高圖像融合的質量和可控性？

將 CCF 框架與其他可控圖像生成方法（例如生成對抗網絡，GAN）相結合，可以充分利用不同方法的優勢，進一步提高圖像融合的質量和可控性。以下是一些可能的結合方式：
1. GAN 引導的條件生成:

使用 GAN 模型學習真實圖像的分布，並將其作為生成器，根據 CCF 框架提供的條件生成更逼真的融合圖像。
可以將 GAN 模型的潛在空間與 CCF 框架的條件庫相結合，通過調整潛在空間中的向量來控制生成圖像的特定屬性。
2. CCF 條件約束的 GAN 訓練:

在訓練 GAN 模型時，將 CCF 框架的條件作為約束條件，引導 GAN 模型生成符合特定條件的圖像。
可以設計一個聯合損失函數，同時考慮 GAN 模型的生成質量和 CCF 框架的條件滿足度。
3. 混合架構：

構建一個混合架構，結合 CCF 框架和 GAN 模型的優勢。例如，可以使用 CCF 框架生成圖像的初始版本，然後使用 GAN 模型對其進行細化和增強。
可以設計一個迭代優化策略，交替使用 CCF 框架和 GAN 模型對生成圖像進行優化，直到滿足預定的條件和質量要求。
優點：

更高的圖像質量: GAN 模型可以學習真實圖像的分布，生成更逼真、更自然的圖像。
更強的可控性: 結合 CCF 框架和 GAN 模型，可以更精確地控制生成圖像的特定屬性，例如顏色、紋理、形狀等。
更廣泛的應用範圍: 這種結合可以應用於更廣泛的圖像融合任務，例如多模態圖像融合、多曝光圖像融合、圖像修復等。
挑戰：

模型訓練的複雜性: 結合 CCF 框架和 GAN 模型會增加模型訓練的複雜性，需要設計更有效的訓練策略。
條件和 GAN 模型之間的一致性: 需要確保 CCF 框架的條件和 GAN 模型的生成目標一致，避免生成結果出現衝突。
總之，將 CCF 框架與其他可控圖像生成方法相結合，可以充分利用不同方法的優勢，進一步提高圖像融合的質量和可控性。這是一個值得深入研究的方向，具有廣闊的應用前景。