Reflection Removal through Efficient Adaptation of Diffusion Transformers
作者: Daniyar Zakarin, Thiemo Wandel, Anton Obukhov, Dengxin Dai
分类: cs.CV, cs.AI
发布日期: 2025-12-04
💡 一句话要点
提出基于扩散Transformer的高效自适应反射去除方法，显著提升图像恢复效果。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 反射去除 扩散模型 Transformer LoRA 物理渲染
📋 核心要点
- 现有反射去除方法依赖特定任务架构，泛化能力有限，且缺乏高质量训练数据。
- 论文提出利用预训练扩散Transformer，通过LoRA高效自适应，引导模型生成干净透射层。
- 结合基于物理的渲染合成数据，在领域内和零样本测试中均取得SOTA性能。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种基于扩散Transformer (DiT) 框架的单图像反射去除方法，该方法利用了基础扩散模型在图像恢复设置中的泛化能力。与依赖于特定任务架构不同，我们通过将预训练的基于DiT的基础模型以受反射污染的输入为条件，并引导其生成干净的透射层，从而重新利用该模型。我们系统地分析了现有的反射去除数据源的多样性、可扩展性和照片真实感。为了解决合适数据的短缺问题，我们在Blender中构建了一个基于物理的渲染 (PBR) 流程，围绕Principled BSDF构建，以合成逼真的玻璃材料和反射效果。基础模型的高效LoRA自适应，结合所提出的合成数据，在领域内和零样本基准测试中实现了最先进的性能。这些结果表明，预训练的扩散Transformer，当与基于物理的数据合成和高效自适应相结合时，为反射去除提供了一种可扩展且高保真的解决方案。
🔬 方法详解
问题定义：单图像反射去除旨在从包含反射的图像中分离出透射层。现有方法通常依赖于特定任务的架构，泛化能力较弱，并且严重依赖于大规模真实数据集，而高质量的反射去除数据集非常稀缺。因此，如何利用有限的数据训练出鲁棒且泛化能力强的模型是一个关键问题。
核心思路：本文的核心思路是利用预训练的扩散Transformer (DiT) 模型，并对其进行高效的自适应，使其能够从受反射污染的图像中恢复出干净的透射层。通过将预训练模型作为先验知识，并结合少量特定任务数据进行微调，可以显著提高模型的泛化能力和鲁棒性。
技术框架：整体框架包括以下几个主要步骤：1) 利用Blender构建基于物理的渲染(PBR)流程，合成高质量的反射和透射图像对；2) 使用合成数据对预训练的DiT模型进行LoRA (Low-Rank Adaptation) 自适应，使其适应反射去除任务；3) 将受反射污染的图像作为DiT模型的输入，并引导模型生成干净的透射层。
关键创新：本文的关键创新在于：1) 将预训练的扩散Transformer模型应用于反射去除任务，充分利用了预训练模型的泛化能力；2) 提出了一种高效的LoRA自适应方法，可以在少量数据上快速微调预训练模型；3) 构建了一个基于物理的渲染流程，可以生成高质量的合成数据，缓解了真实数据稀缺的问题。
关键设计：在数据合成方面，使用了Principled BSDF材质模型，以模拟真实的玻璃材料和反射效果。在模型自适应方面，采用了LoRA技术，通过学习低秩矩阵来更新预训练模型的权重，从而减少了训练参数量，提高了训练效率。损失函数方面，使用了L1损失和感知损失的组合，以保证生成图像的清晰度和真实感。具体参数设置细节未知。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法在合成数据集和真实数据集上均取得了state-of-the-art的性能。在零样本测试中，该方法也表现出良好的泛化能力，优于其他现有方法。具体性能数据未知，但论文强调了在领域内和零样本基准测试中均实现了显著提升。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于图像编辑、视频监控、自动驾驶等领域。例如，可以用于去除车辆挡风玻璃上的反射，提高驾驶辅助系统的感知能力；也可以用于改善照片质量，去除窗户或玻璃表面的反射，提升视觉体验。未来，该技术有望在更多图像恢复和增强任务中发挥作用。
📄 摘要（原文）
We introduce a diffusion-transformer (DiT) framework for single-image reflection removal that leverages the generalization strengths of foundation diffusion models in the restoration setting. Rather than relying on task-specific architectures, we repurpose a pre-trained DiT-based foundation model by conditioning it on reflection-contaminated inputs and guiding it toward clean transmission layers. We systematically analyze existing reflection removal data sources for diversity, scalability, and photorealism. To address the shortage of suitable data, we construct a physically based rendering (PBR) pipeline in Blender, built around the Principled BSDF, to synthesize realistic glass materials and reflection effects. Efficient LoRA-based adaptation of the foundation model, combined with the proposed synthetic data, achieves state-of-the-art performance on in-domain and zero-shot benchmarks. These results demonstrate that pretrained diffusion transformers, when paired with physically grounded data synthesis and efficient adaptation, offer a scalable and high-fidelity solution for reflection removal. Project page: https://hf.co/spaces/huawei-bayerlab/windowseat-reflection-removal-web