HaineiFRDM: Explore Diffusion to Restore Defects in Fast-Movement Films

📄 arXiv: 2512.24946v1 📥 PDF

作者: Rongji Xun, Junjie Yuan, Zhongjie Wang

分类: cs.CV, cs.AI, cs.MM

发布日期: 2025-12-31

💡 一句话要点

提出HaineiFRDM，利用扩散模型修复快速移动影片中的缺陷

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 影片修复 扩散模型 高分辨率 缺陷修复 全局提示 频率模块 深度学习 视频处理

📋 核心要点

  1. 现有开源影片修复方法在处理高质量影片时表现不足，主要受限于训练数据质量和光流噪声。
  2. HaineiFRDM利用扩散模型的内容理解能力，通过逐块处理、全局提示和频率模块等手段提升修复效果。
  3. 实验表明，HaineiFRDM在缺陷修复能力上优于现有开源方法，并发布了代码和数据集。

📝 摘要（中文）

现有的开源影片修复方法由于使用低质量的合成数据进行训练以及采用有噪声的光流，其性能与商业方法相比存在局限性。此外，开源方法尚未探索高分辨率影片的修复。我们提出了HaineiFRDM（Film Restoration Diffusion Model），一个影片修复框架，旨在探索扩散模型强大的内容理解能力，以帮助人类专家更好地修复难以区分的影片缺陷。具体来说，我们采用逐块训练和测试策略，使得在一块24GB显存的GPU上修复高分辨率影片成为可能，并设计了位置感知的全局提示和帧融合模块。此外，我们引入了一个全局-局部频率模块来重建不同块之间一致的纹理。而且，我们首先恢复一个低分辨率的结果，并将其用作全局残差来减轻分块过程引起的块状伪影。此外，我们构建了一个影片修复数据集，其中包含修复后的真实退化影片和逼真的合成数据。全面的实验结果最终证明了我们的模型在缺陷修复能力方面优于现有的开源方法。代码和数据集将会发布。

🔬 方法详解

问题定义：现有开源影片修复方法在高分辨率影片修复方面存在局限性，主要原因是训练数据质量不高（通常是合成数据）以及光流估计存在噪声。这些问题导致修复效果不佳，难以满足实际应用需求。此外，现有方法难以处理快速移动场景下的影片缺陷修复。

核心思路：HaineiFRDM的核心思路是利用扩散模型强大的内容理解和生成能力，学习影片内容的先验知识，从而更准确地修复影片中的缺陷。通过结合全局信息和局部细节，以及频率域的约束，可以生成更逼真、一致的修复结果。同时，采用逐块处理策略，解决了高分辨率影片修复的显存限制问题。

技术框架：HaineiFRDM的整体框架包括以下几个主要模块：1) 逐块处理模块：将高分辨率影片分割成小块进行处理，降低显存需求。2) 位置感知的全局提示模块：利用全局信息引导局部修复，提高修复的上下文一致性。3) 帧融合模块：融合相邻帧的信息，提高时间一致性。4) 全局-局部频率模块：在频率域进行约束，保证纹理的一致性。5) 低分辨率全局残差模块：首先修复一个低分辨率版本，然后将其作为残差添加到高分辨率修复结果中，减少块状伪影。

关键创新：HaineiFRDM的关键创新在于：1) 探索了扩散模型在影片修复领域的应用，利用其强大的生成能力。2) 提出了位置感知的全局提示和帧融合模块，有效利用了全局信息和时间信息。3) 引入了全局-局部频率模块，保证了纹理的一致性。4) 采用了低分辨率全局残差模块，减轻了块状伪影。

关键设计：HaineiFRDM的关键设计包括：1) 逐块处理的块大小选择，需要在显存限制和修复效果之间进行权衡。2) 全局提示模块中全局信息的提取方式，例如使用全局平均池化或注意力机制。3) 频率模块中频率分解的层数和频率分量的选择。4) 损失函数的设计，例如结合像素损失、感知损失和对抗损失等。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，HaineiFRDM在影片缺陷修复能力上显著优于现有的开源方法。通过定量指标和视觉效果对比，HaineiFRDM能够更有效地去除影片中的缺陷，并生成更逼真、自然的修复结果。此外，该模型能够在24GB显存的GPU上处理高分辨率影片，具有较强的实用性。

🎯 应用场景

HaineiFRDM可应用于老旧电影修复、视频监控画面修复、以及专业影视制作等领域。该技术能够有效去除影片中的划痕、污渍、噪声等缺陷，提升影片的视觉质量，具有重要的商业价值和社会意义。未来，该技术有望进一步发展，实现全自动化的影片修复，降低人工成本。

📄 摘要（原文）

Existing open-source film restoration methods show limited performance compared to commercial methods due to training with low-quality synthetic data and employing noisy optical flows. In addition, high-resolution films have not been explored by the open-source methods.We propose HaineiFRDM(Film Restoration Diffusion Model), a film restoration framework, to explore diffusion model's powerful content-understanding ability to help human expert better restore indistinguishable film defects.Specifically, we employ a patch-wise training and testing strategy to make restoring high-resolution films on one 24GB-VRAMR GPU possible and design a position-aware Global Prompt and Frame Fusion Modules.Also, we introduce a global-local frequency module to reconstruct consistent textures among different patches. Besides, we firstly restore a low-resolution result and use it as global residual to mitigate blocky artifacts caused by patching process.Furthermore, we construct a film restoration dataset that contains restored real-degraded films and realistic synthetic data.Comprehensive experimental results conclusively demonstrate the superiority of our model in defect restoration ability over existing open-source methods. Code and the dataset will be released.