调节用于图像恢复的扩散模型:一个审查
Ziwei Luo1, Fredrik Gustafsson2, Zheng Zhao1,3
1Department of Information Technology, Uppsala University, Uppsala, Sweden.
概括
扩散模型 (DMs) 正在推进生成人工智能用于图像修复任务,如消除模糊和消除模糊. 本综述探讨了用于图像修复的DM技术,强调了挑战和未来研究方向.
科学领域:
- 计算机视觉 计算机视觉
- 人工智能的人工智能
- 生成式建模生成式建模
背景情况:
- 扩散模型 (DMs) 擅长生成任务,提高图像质量.
- 最近的应用程序将DM扩展到低级计算机视觉,用于实现照片逼真的图像恢复 (IR).
研究的目的:
- 审查扩散模型中的关键构造.
- 对使用DM进行一般图像修复任务的当代技术进行调查.
- 确定基于扩散的IR的挑战和未来方向.
主要方法:
- 对扩散模型架构和原则的审查.
- 对当前基于扩散的图像消除,消除模糊和消除模糊的方法的调查.
- 对局限性和潜在改进的分析.
主要成果:
- 扩散模型显示出对高质量图像恢复的重大承诺.
- 提供了现有的基于扩散的IR技术的全面概述.
- 确定了当前框架的关键挑战和局限性.
结论:
- 扩散模型代表了图像恢复的强大范式.
- 需要进一步的研究来解决目前的局限性,并释放充分的潜力.
- 该审查为基于扩散的计算机视觉的未来发展提供了见解.


