HaineiFRDM: Explore Diffusion to Restore Defects in Fast-Movement Films

📄 arXiv: 2512.24946v1 📥 PDF

作者: Rongji Xun, Junjie Yuan, Zhongjie Wang

分类: cs.CV, cs.AI, cs.MM

发布日期: 2025-12-31

💡 一句话要点

提出HaineiFRDM，利用扩散模型修复快速移动影片中的缺陷。

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 影片修复 扩散模型 高分辨率 缺陷修复 全局提示 频率模块 视频增强 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有开源影片修复方法在处理高分辨率影片和复杂缺陷时表现不足，主要受限于训练数据质量和光流噪声。
  2. HaineiFRDM利用扩散模型的内容理解能力，通过逐块处理、全局提示和频率模块等手段，提升修复质量。
  3. 实验结果表明，HaineiFRDM在缺陷修复能力上优于现有开源方法，并且发布了相关代码和数据集。

📝 摘要（中文）

现有的开源影片修复方法由于使用低质量的合成数据进行训练以及采用有噪声的光流，其性能与商业方法相比存在局限性。此外，开源方法尚未探索高分辨率影片的修复。我们提出了HaineiFRDM（影片修复扩散模型），一个影片修复框架，旨在探索扩散模型强大的内容理解能力，以帮助人类专家更好地修复难以区分的影片缺陷。具体来说，我们采用逐块训练和测试策略，使得在一块24GB显存的GPU上修复高分辨率影片成为可能，并设计了位置感知的全局提示和帧融合模块。此外，我们引入了一个全局-局部频率模块来重建不同块之间一致的纹理。而且，我们首先恢复一个低分辨率的结果，并将其用作全局残差，以减轻由分块过程引起的块状伪影。此外，我们构建了一个影片修复数据集，其中包含已修复的真实降质影片和逼真的合成数据。全面的实验结果最终证明了我们的模型在缺陷修复能力方面优于现有的开源方法。代码和数据集将会发布。

🔬 方法详解

问题定义：现有开源影片修复方法在处理高分辨率影片时面临挑战，主要原因是训练数据质量不高，通常是合成的低质量数据，并且依赖于有噪声的光流信息。这导致修复效果不佳，难以满足专业需求。此外，现有方法很少关注高分辨率影片的修复，限制了其应用范围。

核心思路：HaineiFRDM的核心思路是利用扩散模型强大的内容理解和生成能力，来更准确地恢复影片中的缺陷。通过扩散模型学习影片内容的先验知识，可以更好地推断和修复受损区域，即使这些区域的细节难以辨认。同时，针对高分辨率影片，采用逐块处理策略，降低计算资源需求。

技术框架：HaineiFRDM的整体框架包括以下几个主要模块：1) 逐块处理模块：将高分辨率影片分割成小块进行处理，降低显存占用。2) 位置感知的全局提示模块：利用全局信息引导局部块的修复，保持整体一致性。3) 帧融合模块：融合相邻帧的信息，提高时间一致性。4) 全局-局部频率模块：重建不同块之间一致的纹理，减少块状伪影。5) 低分辨率全局残差：首先修复一个低分辨率版本，作为全局残差添加到高分辨率修复结果中，进一步减轻块状伪影。

关键创新：HaineiFRDM的关键创新在于将扩散模型应用于影片修复，并针对高分辨率影片的特点，设计了一系列模块来提高修复质量和效率。具体来说，位置感知的全局提示模块和全局-局部频率模块是其核心创新点，前者利用全局信息引导局部修复，后者保证块之间纹理的一致性。此外，低分辨率全局残差的引入也有效缓解了分块处理带来的伪影。

关键设计：HaineiFRDM采用patch-wise的训练和测试策略，允许模型在有限的GPU资源上处理高分辨率影片。位置感知的全局提示模块通过学习位置编码来区分不同位置的块，并将其与全局信息融合。全局-局部频率模块则通过分析图像的频率成分，来保证不同块之间纹理的一致性。损失函数的设计也至关重要，可能包括像素级别的损失、感知损失和对抗损失等，以保证修复结果的视觉质量。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

HaineiFRDM在影片缺陷修复能力上显著优于现有开源方法。论文构建了一个包含真实降质影片和合成数据的影片修复数据集，为模型训练提供了高质量的数据支持。实验结果表明，该模型能够有效地修复高分辨率影片中的各种缺陷，并且在视觉效果上具有明显的优势。具体的性能指标（如PSNR、SSIM等）将在论文中详细展示。

🎯 应用场景

HaineiFRDM在电影修复、视频修复、监控视频增强等领域具有广泛的应用前景。它可以帮助修复老旧电影胶片上的划痕、污渍等缺陷，提升观看体验。在监控视频领域，可以用于修复模糊、损坏的视频片段，提高视频分析的准确性。该研究的成果有助于推动开源影片修复技术的发展，降低影片修复的成本，使更多人能够享受到高质量的影片资源。

📄 摘要（原文）

Existing open-source film restoration methods show limited performance compared to commercial methods due to training with low-quality synthetic data and employing noisy optical flows. In addition, high-resolution films have not been explored by the open-source methods.We propose HaineiFRDM(Film Restoration Diffusion Model), a film restoration framework, to explore diffusion model's powerful content-understanding ability to help human expert better restore indistinguishable film defects.Specifically, we employ a patch-wise training and testing strategy to make restoring high-resolution films on one 24GB-VRAMR GPU possible and design a position-aware Global Prompt and Frame Fusion Modules.Also, we introduce a global-local frequency module to reconstruct consistent textures among different patches. Besides, we firstly restore a low-resolution result and use it as global residual to mitigate blocky artifacts caused by patching process.Furthermore, we construct a film restoration dataset that contains restored real-degraded films and realistic synthetic data.Comprehensive experimental results conclusively demonstrate the superiority of our model in defect restoration ability over existing open-source methods. Code and the dataset will be released.