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Este artículo presenta un enfoque novedoso para la restauración integrada de imágenes, una tarea crítica en la visión de bajo nivel. Los métodos existentes son específicos de la tarea o se basan en conjuntos de datos pareados para el entrenamiento, lo que resulta en un bajo rendimiento de generalización y restricciones de conjunto cerrado. Para abordar estos problemas, proponemos un enfoque integrado sin conjunto de datos que utiliza un muestreo probabilístico posterior recursivo con un modelo de difusión latente preentrenado. El método integra un modelo de comprensión multimodal para proporcionar información semántica previa al modelo generativo en condiciones independientes de la tarea, utiliza módulos ligeros para alinear las entradas degradadas con las preferencias generativas del modelo de difusión y emplea refinamiento recursivo para el muestreo probabilístico posterior. Experimentos exhaustivos demuestran que el método propuesto supera a los métodos más modernos, lo que valida su eficacia y robustez. El código y los datos están disponibles en https://github.com/AMAP-ML/LD-RPS .
Resuelve las limitaciones de los métodos existentes, como el diseño personalizado para tareas específicas y la dependencia de conjuntos de datos emparejados.
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Se presenta un enfoque unificado de restauración de imágenes sin conjuntos de datos.
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Rendimiento mejorado aprovechando modelos de difusión latente previamente entrenados y modelos de comprensión multimodal.
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Mejora del rendimiento de la restauración mediante muestreo de probabilidad posterior recursivo.
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Se mejoró la robustez y el rendimiento de generalización frente a varios tipos de degradación.
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Limitations:
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Puede depender del rendimiento del modelo de difusión latente entrenado previamente.
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El rendimiento de un modelo de comprensión multimodal puede afectar el rendimiento general del sistema.
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Posible degradación del rendimiento para ciertos tipos de degradación (se requiere más experimentación y análisis).
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Se necesita una mayor validación del rendimiento de generalización en aplicaciones del mundo real.
