Multi-Step Guided Diffusion for Image Restoration on Edge Devices: Toward Lightweight Perception in Embodied AI

📄 arXiv: 2506.07286v1 📥 PDF

作者: Aditya Chakravarty

分类: cs.CV, cs.LG, cs.RO

发布日期: 2025-06-08

备注: Accepted in CVPR 2025 Embodied AI Workshop

💡 一句话要点

提出多步引导扩散以提升边缘设备图像恢复能力

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 图像恢复 扩散模型 多步优化 边缘计算 嵌入式AI 无人机 移动机器人 实时处理

📋 核心要点

  1. 现有的图像恢复方法如MPGD仅在去噪步骤中进行单一梯度更新，导致恢复效果受限，尤其在嵌入式或分布外场景中表现不佳。
  2. 本文提出了一种多步优化策略，通过在每个去噪时间步内进行多次梯度更新，显著提升图像恢复的质量和鲁棒性。
  3. 实验结果表明，增加每步的梯度更新次数能够有效提高LPIPS和PSNR指标，且延迟增加极小，验证了方法的有效性。

📝 摘要（中文）

扩散模型在解决逆问题方面展现了显著的灵活性，但现有方法如单一梯度更新的流形保持引导扩散（MPGD）在图像恢复的保真度和鲁棒性上存在局限。本文提出了一种多步优化策略，在每个去噪时间步内进行多次梯度更新，从而显著提升图像质量、感知准确性和泛化能力。实验结果表明，增加每步的梯度更新次数能够在保持低延迟的同时，提升LPIPS和PSNR指标。我们在Jetson Orin Nano上验证了该方法，结果显示MPGD在自然和空中场景中具有良好的泛化能力，表明其作为轻量级实时视觉感知模块的潜力，适用于无人机和移动机器人等嵌入式AI代理。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有图像恢复方法在去噪过程中仅进行单一梯度更新所导致的恢复效果不佳的问题，尤其是在嵌入式设备和分布外场景中表现不理想。

核心思路：提出在每个去噪时间步内进行多次梯度更新的多步优化策略，以提升图像质量和感知准确性。通过这种设计，能够在保持低延迟的情况下，显著增强模型的泛化能力。

技术框架：整体架构包括多个去噪时间步，每个时间步内进行多次梯度更新。主要模块包括图像输入、去噪处理和输出评估，确保每个步骤都能有效提升图像质量。

关键创新：最重要的创新在于引入多步梯度更新机制，与传统的单步更新方法相比，显著提高了图像恢复的保真度和鲁棒性，尤其是在复杂场景下的表现。

关键设计：在参数设置上，优化了每个时间步的更新次数，并采用了适当的损失函数以平衡恢复质量与计算效率，确保在边缘设备上实现实时处理。具体的网络结构和超参数设置在实验中进行了详细调优。

📊 实验亮点

实验结果显示，增加每步的梯度更新次数后，LPIPS和PSNR指标均有显著提升，具体提升幅度未知。该方法在Jetson Orin Nano上验证，表明其在自然和空中场景中的良好泛化能力，展现出作为实时视觉感知模块的潜力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括无人机、移动机器人等嵌入式AI代理的实时视觉感知。通过提供轻量级的图像恢复模块，能够在资源受限的环境中实现高质量的图像处理，提升自动化系统的智能化水平和适应能力。

📄 摘要（原文）

Diffusion models have shown remarkable flexibility for solving inverse problems without task-specific retraining. However, existing approaches such as Manifold Preserving Guided Diffusion (MPGD) apply only a single gradient update per denoising step, limiting restoration fidelity and robustness, especially in embedded or out-of-distribution settings. In this work, we introduce a multistep optimization strategy within each denoising timestep, significantly enhancing image quality, perceptual accuracy, and generalization. Our experiments on super-resolution and Gaussian deblurring demonstrate that increasing the number of gradient updates per step improves LPIPS and PSNR with minimal latency overhead. Notably, we validate this approach on a Jetson Orin Nano using degraded ImageNet and a UAV dataset, showing that MPGD, originally trained on face datasets, generalizes effectively to natural and aerial scenes. Our findings highlight MPGD's potential as a lightweight, plug-and-play restoration module for real-time visual perception in embodied AI agents such as drones and mobile robots.