画像中バウンディングボックス内における拡散過程のためのゲート付きノイズ除去拡散確率モデル

抄録

本研究では，画像中のバウンディングボックス内に拡散過程を仮定する境界付き拡散過程を用いて，ゲート付きDenoising Diffusion Probabilistic Model（Gated Denoising Diffusion Probabilistic Model; GDDPM）の訓練を実現する．ユーザが指定した画像の一部を消去して補完するinpaintingタスクは画像の修正に利用されている．しかし，画像にノイズがある場合など，画像の修正箇所が自明ではない場合にはinpaintingのために設計したモデルでは対応できない．そこで，画像中の一部分のみに拡散過程を仮定して，ゲートによってその部分を検出しつつノイズ除去するモデルとしてGDDPMを提案する．CIFAR-10に対して行った画像を部分的に再構成する実験では，ゲート機構によってノイズを検知して画像を再構成することができた．