基于扩散模型的空间与频率感知图像恢复方法
计算机视觉与模式识别
2025-11-21 v2 机器学习
摘要
扩散模型因其产生高质量重建的能力以及与现有方法的兼容性，最近已成为图像恢复领域一个极具前景的框架。现有的解决 IR 中噪声逆问题的方法考虑了像素级数据保真度。在本文中，我们提出了 SaFaRI，一种用于具有高斯噪声的 IR 的空间与频率感知扩散模型。我们的模型鼓励图像在空间域和频率域中均保持数据保真度，从而提高了重建质量。我们在各种噪声逆问题上全面评估了模型的性能，包括图像修复、去噪和超分辨率。我们的全面评估表明，SaFaRI 在 ImageNet 数据集和 FFHQ 数据集上均取得了最先进的性能，在 LPIPS 和 FID 指标上优于现有的零样本 IR 方法。
引用
@article{arxiv.2401.17629,
title = {Spatial-and-Frequency-aware Restoration method for Images based on Diffusion Models},
author = {Kyungsung Lee and Donggyu Lee and Myungjoo Kang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2401.17629},
year = {2025}
}