패치 단위의 확산 복원
조건부 생성 모형을 이용해 날씨로 손상된 이미지를 복원한다. 큰 이미지를 전체 크기 하나에 맞춰 처리하는 대신 패치 기반 확산 모델링으로 크기에 덜 종속적인 처리를 지향한다.
겹치는 영역에서 추정 통합
추론 중 겹치는 패치의 잡음 추정을 부드럽게 결합한 안내 잡음 제거 과정을 사용한다. 완성한 작은 이미지들을 마지막에 단순히 이어 붙이는 접근과는 다르다. 겹침은 같은 위치를 여러 문맥에서 추정할 수 있게 한다.
평가된 손상 조건
눈 제거와 비 및 안개가 결합된 손상, 빗방울 제거를 평가한다. 날씨별 복원과 여러 날씨를 다루는 복원을 함께 살핀다. 손상 종류와 학습 조건을 맞춰 비교해야 결과의 의미를 읽을 수 있다.
겹침의 독립 예
설명용으로 같은 위치의 잡음을 두 패치가 각각 2와 6으로 추정했다면 단순 평균은 4다. 이 계산은 통합 개념의 예이며 실제 결합 가중치가 같다는 뜻은 아니다. 패치 문맥이 다르면 추정도 달라질 수 있음을 보여 준다.
관련 문서
확산 모형 / TransWeather / DiffUIR / MultiDiffusion / ElasticDiffusion / DiffPIR