近日，由信创海河实验室与南开大学的智能计算系统团队研究，南开大学计算机学院博士研究生史振宁为论文第一作者，李涛教授为通讯作者的论文被国际学术会议NeurIPS 2024录用。
论文题目：Resfusion: Denoising Diffusion Probabilistic Models for Image Restoration Based on Prior Residual Noise
作者：史振宁，郑豪帅，许宸，董长升，潘斌，谢学说，贺阿龙†，李涛†，付华柱
近来，对去噪扩散模型的研究已经扩展到图像恢复领域。传统的基于扩散模型的图像恢复方法利用退化图像作为条件输入，能够有效地引导反向生成过程，而不会修改原始的去噪扩散过程。然而，由于退化图像已经包含低频信息，从高斯白噪声开始会导致增加采样步骤。
本研究提出了一个通用的框架Resfusion，可将残差项融入到扩散前向过程中，直接从有噪退化图像开始反向过程，该推理过程与DDPM的形式一致。引入了一种加权的残差噪声为resnoise，作为预测目标明确提供了resnoise中残差项和噪声项之间的量化关系。通过利用平滑等价转换，Resfusion确定了最佳的加速步骤，并保持了现有噪声计划的完整性，统一了训练和推理过程。
项目代码：https://github.com/nkicsl/Resfusion
实验结果表明，Resfusion在ISTD数据集、LOL数据集和Raindrop数据集上仅使用五个采样步骤就展现出了具有竞争力的表现。此外，Resfusion还可以轻松应用于图像生成任务，并具有很强的通用性。
NeurIPS全称Annual Conference on Neural Information Processing Systems，在中国计算机学会、中国人工智能学会的推荐会议列表均中被列为A类会议，Core Conference Ranking推荐A*类会议，在谷歌学术发布的全球学术期刊和会议影响力排名中位列第7，H5 index高达337，与ICML、ICLR并称为人工智能领域难度最大、水平最高、影响力最强的“三大会议”。NeurIPS 2024投稿量再创新高，共有15671篇有效投稿，接收率仅25.8%，会议将于12月9日至15日在加拿大温哥华举行。
