Prototype Clustered Diffusion Models for Versatile Inverse Problems
作者: Jinghao Zhang, Zizheng Yang, Qi Zhu, Feng Zhao
分类: cs.CV
发布日期: 2024-07-13
备注: 24 pages, 9 figures
💡 一句话要点
提出原型聚类扩散模型，解决通用逆问题中非确定性退化难题
🎯 匹配领域: 支柱四：生成式动作 (Generative Motion)
关键词: 扩散模型 逆问题 图像恢复 非确定性退化 原型聚类 恢复器引导 图像去雾
📋 核心要点
- 现有逆问题求解方法通常依赖于确定性的退化过程，难以应对真实场景中不可预测的扰动。
- 论文提出一种基于恢复器引导的原型聚类扩散模型，通过引入基于恢复的似然来应对非确定性退化。
- 实验表明，该方法在图像去雾、雨条纹去除和运动去模糊等任务上表现出有效性，并能灵活控制样本质量。
📝 摘要（中文）
扩散模型在解决各种逆问题方面取得了显著进展，这归功于其对数据流形的生成建模能力。从条件得分函数中进行后验采样，能够实现基于测量的似然项所保证的精确数据一致性。然而，大多数流行方法都局限于测量模型的确定性退化过程，而忽略了现实场景中反复无常的、不可预测的扰动。为了解决这个障碍，我们展示了基于测量的似然可以通过基于恢复的似然，经由相反的概率图方向进行改进，从而支持各种现成的恢复模型，并将严格的确定性退化过程扩展到具有假定原型的适应性聚类过程，我们称之为恢复器引导。特别地，通过可选地组装通用原型，我们可以解决具有多种样本质量选择的逆问题，并实现具有保证真实感的熟练退化控制。我们表明，我们的工作可以正式类比于逆问题求解器领域中从分类器引导到无分类器引导的转变。在多方面的逆问题上的实验证明了我们方法的有效性，包括图像去雾、雨条纹去除和运动去模糊。
🔬 方法详解
问题定义：现有逆问题求解方法，如基于扩散模型的方案，通常假设一个确定性的测量模型，即图像退化过程是固定的。然而，在实际应用中，图像的退化过程往往是复杂的、非确定的，受到各种未知因素的影响，例如不同的天气条件、不同的运动轨迹等。这种确定性假设限制了现有方法在真实场景中的应用效果。
核心思路：论文的核心思路是将基于测量的似然（measurement-based likelihood）替换为基于恢复的似然（restoration-based likelihood）。通过反转概率图的方向，利用现成的图像恢复模型作为先验知识，从而允许模型学习和适应各种可能的退化过程，而无需预先知道确切的退化模型。这种方法将确定性的退化过程扩展到适应性聚类过程，每个聚类对应一个原型（prototype），代表一种可能的退化模式。
技术框架：整体框架包含以下几个主要部分：1) 扩散模型：用于生成图像；2) 恢复模型：作为先验知识，指导扩散模型的采样过程；3) 原型聚类：将不同的退化过程聚类成不同的原型；4) 恢复器引导：利用恢复模型和原型聚类结果，引导扩散模型生成符合特定退化模式的图像。该框架通过迭代地进行扩散和恢复，逐步逼近真实的图像。
关键创新：最重要的技术创新点在于将确定性的退化过程扩展到适应性聚类过程，并利用恢复模型作为先验知识。这使得模型能够处理各种非确定性的退化过程，从而提高了模型的鲁棒性和泛化能力。此外，论文还提出了恢复器引导的概念，将恢复模型和原型聚类结果有效地结合起来，指导扩散模型的采样过程。
关键设计：论文的关键设计包括：1) 原型的选择：原型可以根据具体的应用场景进行选择，例如，在图像去雾任务中，可以选择不同雾浓度的图像作为原型；2) 恢复模型的选择：可以选择各种现成的图像恢复模型，例如，基于深度学习的图像恢复模型；3) 损失函数的设计：损失函数需要同时考虑数据一致性和恢复质量，例如，可以使用L1损失或L2损失来衡量数据一致性，使用感知损失或对抗损失来衡量恢复质量。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法在图像去雾、雨条纹去除和运动去模糊等任务上取得了显著的性能提升。例如，在图像去雾任务中，该方法能够生成更清晰、更真实的图像，并且在视觉效果上优于现有的方法。定量指标方面，该方法在PSNR和SSIM等指标上均取得了明显的提升，证明了该方法的有效性。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于图像处理、计算机视觉等领域，例如图像去噪、图像修复、图像超分辨率重建等。特别是在安防监控、自动驾驶等对图像质量要求较高的场景中，该方法能够有效提高图像的清晰度和可识别性，具有重要的实际应用价值和潜在的商业前景。未来，该方法还可以扩展到其他类型的逆问题，例如音频恢复、信号重建等。
📄 摘要（原文）
Diffusion models have made remarkable progress in solving various inverse problems, attributing to the generative modeling capability of the data manifold. Posterior sampling from the conditional score function enable the precious data consistency certified by the measurement-based likelihood term. However, most prevailing approaches confined to the deterministic deterioration process of the measurement model, regardless of capricious unpredictable disturbance in real-world sceneries. To address this obstacle, we show that the measurement-based likelihood can be renovated with restoration-based likelihood via the opposite probabilistic graphic direction, licencing the patronage of various off-the-shelf restoration models and extending the strictly deterministic deterioration process to adaptable clustered processes with the supposed prototype, in what we call restorer guidance. Particularly, assembled with versatile prototypes optionally, we can resolve inverse problems with bunch of choices for assorted sample quality and realize the proficient deterioration control with assured realistic. We show that our work can be formally analogous to the transition from classifier guidance to classifier-free guidance in the field of inverse problem solver. Experiments on multifarious inverse problems demonstrate the effectiveness of our method, including image dehazing, rain streak removal, and motion deblurring.