[ICCV 2023 Oral] Official implementation for "DDFM: Denoising Diffusion Model for Multi-Modality Image Fusion." Topics image-fusion generative-models low-level-vision denoising-diffusion

DDFM: Denoising Diffusion Model for Multi-Modality Image Fusion. Zixiang Zhao, Haowen Bai, Yuanzhi Zhu, Jiangshe Zhang, Shuang Xu, Yulun Zhang, Kai Zhang, Deyu Meng, Radu Timofte, Luc Van Gool; Accepted by ICCV 2023 (ORAL) Propose a novel fusion algorithm based on the denoising diffusion sampling model , ,

2023年9月19日 · 本文是西安交通大学&苏黎世联邦理工学院的赵子祥博士 在ICCV2023上关于多模态 图像融合 的最新工作，题目为：DDFM: Denoising Diffusion Model for Multi-Modality Image Fusion。 本文首次在多模态图像融合领域采用了 扩散模型，很精彩的一篇工作，就是数学推导难住了我这个工科生。

2023年7月25日 · 为了利用强大的生成先验并解决基于gan的生成方法的训练不稳定和缺乏可解释性等挑战，我们提出了一种基于去噪扩散概率模型 (DDPM)的新型融合算法。 将融合任务表述为DDPM采样框架下的条件生成问题，并进一步划分为无条件生成子问题和极大似然子问题。 后者是在一个层次贝叶斯方式与潜在变量建模，并通过期望最大化算法推断。 通过将推理解集成到扩散采样迭代中，我们的方法可以生成具有自然图像生成先验和源图像跨模态信息的高质量融合图像 …

2023年9月3日 · 本文是西安交通大学&苏黎世联邦理工学院的赵子祥博士 @沙坡村民工 在ICCV2023上关于多模态图像融合的最新工作，题目为：DDFM: Denoising Diffusion Model for Multi-Modality Image Fusion。本文首次在多模态…

2020年6月19日 · We present high quality image synthesis results using diffusion probabilistic models, a class of latent variable models inspired by considerations from nonequilibrium thermodynamics.

DDFM是ICCV2023的一篇工作，作者将图像融合过程看作一个条件生成过程，通过 Guided Diffusion 生成融合图像。受益于Diffusion的生成能力，基于Diffusion的融合模型，能够在保留更多纹理细节的前提下，避免CNN Based Models等类高通滤波器的重影、过锐化等一系列问题。

2023年3月13日 · 2021 TLDR This paper proposes a generic image fusion method with a bilevel optimization paradigm, targeting on multi-modality image fusion tasks, and successfully applied it to three types of image fused tasks, including infrared and visible, computed tomography and magnetic resonance imaging, and magnetic Resonance Imaging and single-photon ...

[ICCV 2023 Oral] Official implementation for "DDFM: Denoising Diffusion Model for Multi-Modality Image Fusion." Python 232 24

2021 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2021