#419
summarized by : 角田良太朗
Deblurring via Stochastic Refinement

どんな論文か?

Deblurに拡散モデルを組み込む。元々問題設定がill-posedなのだから決定論的な手法を採るべきではないというのが動機。
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新規性

理論面での障壁として逆拡散ステップq(x_{t-1}|x_t,x_0)においてx_0のblurなし画像にアクセスできないため、これをネットワークf(x_t,t)で近似する。また拡散モデルは遅い問題への対処として、先に簡易なdeblurモデルでdeblurを施し、それとGTとの差分推論に拡散モデルを用いる。

結果

perceptualなmetricにおいてSOTA性能。またdistortionの指標であるSSIM/PSNRにおいても、本モデルからの出力サンプリング複数を平均することでSOTAを達成。

その他(なぜ通ったか?等)

Ablation最後に「簡易deblurモデル部分だけでもSOTA性能出てた」とあり衝撃。なら拡散モデル要らないのではとも思ったが、拡散モデルのELBOロスが間接的に寄与しているのだろうか?公開実装は2022/07/16時点で存在せず。