RDDM论文阅读笔记

news2024/10/5 18:22:24

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CVPR2024的残差去噪模型。把diffusion 模型的加噪过程分解为残差diffusion和noise diffusion，其中残差diffusion模拟从target image到degraded image的过程，而noise diffusion则是原来的diffusion过程，即从图片到高斯噪声的加噪过程。前者可以看作是对应restoration，后者对应generation。通过这一设计，仅用一个Unet，bs为1，用L1 Loss即可train一个sota的restoration模型。
现有的diffusion image restoration模型通常是把LQ作为diffusion的condition，而diffusion仍然是从噪声开始的，作者认为这是没有必要的，可以直接从LQ开始而没必要从噪声开始。
把DDPM中diffusion的终点 $I_T=\epsilon$ 改成 $I_T=\epsilon+I_{in}$ ，把forward的过程中加的0均值高斯噪声改成以scale后的残差为均值的高斯噪声，残差即input image - target image，具体如下：
通过调整beta 和 alpha的大小，可以控制generation的力度和restoration的力度。
那么reverse的过程，用一个 $I^\theta_{res}(I_t, t, I_{in})$ 网络和一个 $I^\theta_{\epsilon}(I_t, t, I_{in})$ 网络分别预测残差 $I^\theta_{res}$ 和噪声 $\epsilon^\theta$ ，可以从上面的公式7推出对 $I_0$ 的预测：

则reverse的过程是：
最终推导出的损失函数倒是很简单，采样 $\epsilon$ 和 $t$ 计算 $I_t$ ，再送进网络对预测的残差和噪声算L2损失即可：
方法差不多就到这里，接下来的内容基本是对一些超参数作用的探究，包括这里的两个lambda，以及alpha 和 beta的设定上。lambda没什么好说其实，就是消融证明了其中一个lambda为0都不能顾全fid和psnr，只有两个都不为零才能有好结果，并且可以设计一个自动算法来设定这些值。其中一个为0时表示对应的网络不生效，也就是说，当 $\lambda_\epsilon$ 为0时，reverse过程不用网络来预测 $\epsilon$ ，直接用下面的公式推就行，反之亦然：
alpha 和 beta的设定，即可以按DDIM的alpha来计算（意思是，如果是用下面这个表达式，并且残差为0，那么本模型其实和DDIM是等价的），也可以另外设计schedules：

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实验证明，随着t降低alpha增加beta是最好的，解释是这样的，当t很大的时候，图像噪声严重，因此beta应该大一点，去噪嘛，而alpha应该小一点，因为对residual估计不准确，当t比较小的时候，噪声已经去得差不多了，beta就应该小一点，alpha则可以估计得准确了，应该大一点，加快restoration的速度。
文章同时还涉及了一个Partially Path-independent Generation Process。这个的意思是这样的，原先DDPM和DDIM，如果在某个alpha的schedule上train，就固定只能用这个schedule测试，如果用其它的schedule就会失败。但是文章想要改变generation process使得schedule可以改。怎么改，首先把DDIM的schedule改成上面的等价的等式17，也就是加了个beta进来。此时和DDIM还是等价的。然后把alpha的schedule从原先的linear改成P曲线，如下所示
这样改之后，alpha和beta分别表示denoise的强度和restoration的强度，还需要再改一步，就是把alpha和beta作为网络的输入，这样网络才能根据输入的alpha和beta，自适应地进行denoise和restoration，如下：
文章其实还提了一点，说是用两个网络分别来预测残差和噪声，但我想这不是必然的吗，一般不会想用同一个网络来预测两个东西吧。。。反正这样改了之后网络就可以使用不同的schedule了，不过我也不知道这样有什么用，为什么不老实使用训练时候的schedule呢。。
文章还做了其它的探究实验，比如先remove residual再remove noise，会导致前面remove residual不准确从而图像语义发生变化，先remove noise再remove residual导致过渡平滑失去细节，有点平均预测的现象，体现在人脸任务上对不同的人脸都预测了平均脸。