Sử dụng diffusion model cho khôi phục ảnh (image restoration)

Xử lý ảnh bằng diffusion model là một lĩnh vực đang phát triển mạnh mẽ, nhưng việc mô hình chỉ hoạt động tốt trên dữ liệu của họ mà không áp dụng được cho dữ liệu của bạn là một vấn đề phổ biến, do dữ liệu huấn luyện thường đóng vai trò rất quan trọng. Dưới đây là một số kinh nghiệm và gợi ý để bạn có thể cải thiện kết quả của mình:

1. Kiểm tra dữ liệu của bạn Phân tích đặc điểm dữ liệu: Xem xét dữ liệu của bạn có khác biệt lớn so với dữ liệu của mô hình gốc không (về độ phân giải, loại nhiễu, mức độ mờ, rung,...). Nếu có, hãy cân nhắc tinh chỉnh mô hình hoặc huấn luyện lại từ đầu trên dữ liệu của bạn. Tiền xử lý dữ liệu: Áp dụng các kỹ thuật tiền xử lý để đồng nhất dữ liệu (resize, normalize, augment,...).
2. Fine-tuning mô hình có sẵn Nếu bạn đang sử dụng một diffusion model từ một repo GitHub, thử fine-tune mô hình đó trên dataset của bạn:

Thu thập dữ liệu tương tự như ảnh cần xử lý của bạn (khoảng vài nghìn ảnh). Áp dụng transfer learning bằng cách: Khởi tạo mô hình từ checkpoint của họ. Huấn luyện tiếp với bộ dữ liệu của bạn bằng cách giảm tốc độ học (learning rate). Sử dụng thư viện như Hugging Face hoặc framework phổ biến (PyTorch, TensorFlow) để tinh chỉnh. 3. Sử dụng mô hình được thiết kế riêng Một số mô hình diffusion đã được thiết kế cho nhiệm vụ khử nhiễu và xử lý ảnh, ví dụ:

DDPM (Denoising Diffusion Probabilistic Models): Một trong những mô hình phổ biến để xử lý nhiễu. Stable Diffusion: Mặc dù thường dùng cho tạo ảnh, bạn có thể sửa đổi để xử lý ảnh bị mờ hoặc rung. Deblurring GANs: Kết hợp diffusion với GAN. Các repo nổi bật:

DDPM PyTorch Implementation Stable Diffusion 4. Tự huấn luyện mô hình Nếu mô hình có sẵn không đủ tốt, bạn cần huấn luyện lại từ đầu:

Chuẩn bị dữ liệu:

Tạo tập dữ liệu gồm ảnh gốc và ảnh bị nhiễu (thêm noise, blur, rung vào ảnh gốc để tạo ground truth). Một số công cụ tạo nhiễu tự động: Gaussian Noise, Poisson Noise (bằng OpenCV hoặc PIL). Gaussian Blur, Motion Blur (bằng OpenCV). Thiết lập môi trường huấn luyện:

Xây dựng hoặc sử dụng mô hình diffusion từ các thư viện mã nguồn mở. Điều chỉnh loss function để tập trung vào nhiệm vụ khử nhiễu (MSE hoặc L1 loss). Tham khảo source code:

Improved DDPM của OpenAI (một nguồn tốt để bắt đầu huấn luyện). SR3 (Super-Resolution via Repeated Refinement): Mô hình diffusion để xử lý ảnh độ phân giải thấp. 5. Gợi ý bổ sung Xử lý nhiễu phức tạp: Kết hợp diffusion model với các phương pháp truyền thống (như Wiener filter, median filter) để cải thiện chất lượng. Thử phương pháp khác: Nếu diffusion model chưa phù hợp, bạn có thể cân nhắc dùng các mô hình CNN hoặc GAN được thiết kế cho xử lý ảnh, ví dụ: DnCNN, EDSR (cho denoising và deblurring). Nếu bạn cần source code cụ thể hơn, bạn có thể tham khảo các repo như:

Denoising Diffusion Implicit Models Stable Diffusion Adaptation Hãy thử và cho mình biết nếu gặp khó khăn nào nhé!