Diffusion-Based sRGB Real Noise Generation via Prompt-Driven Noise Representation Learning

📄 arXiv: 2603.04870v1 📥 PDF

作者: Jaekyun Ko, Dongjin Kim, Soomin Lee, Guanghui Wang, Tae Hyun Kim

分类: cs.CV

发布日期: 2026-03-05

备注: CVPR 2026

💡 一句话要点

提出Prompt-Driven Noise Generation，解决sRGB图像真实噪声生成难题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 图像去噪 噪声生成 扩散模型 提示学习 sRGB图像

📋 核心要点

  1. sRGB图像去噪面临真实噪声数据稀缺和噪声多样性的挑战，限制了现有端到端方法的实际应用效果。
  2. 提出Prompt-Driven Noise Generation (PNG)框架，通过学习高维提示特征来捕捉真实噪声的特性，生成符合输入噪声分布的图像。
  3. 实验表明，PNG能够有效生成真实噪声图像，并成功应用于真实世界噪声的去除，提升了去噪效果。

📝 摘要（中文）

sRGB图像空间的去噪由于噪声的多样性而具有挑战性。尽管端到端方法表现良好，但由于真实噪声-干净图像对的稀缺性，它们在实际场景中的有效性受到限制，因为收集这些图像对既昂贵又困难。为了解决这个限制，已经开发了几种生成方法来从有限的数据中合成真实的噪声图像。这些生成方法通常在训练和测试期间依赖于相机元数据来合成真实世界的噪声。然而，缺乏元数据或设备之间的不一致性限制了它们的可用性。因此，我们提出了一种名为Prompt-Driven Noise Generation (PNG) 的新框架。该模型能够获取高维提示特征，捕捉真实世界输入噪声的特征，并创建与输入噪声分布一致的各种真实噪声图像。通过消除对显式相机元数据的依赖，我们的方法显著提高了噪声合成的泛化性和适用性。综合实验表明，我们的模型有效地生成了真实的噪声图像，并展示了这些生成的图像在各种基准数据集上移除真实世界噪声方面的成功应用。

🔬 方法详解

问题定义：现有sRGB图像去噪方法依赖大量真实噪声-干净图像对，但实际场景中此类数据难以获取且成本高昂。已有的噪声生成方法又依赖相机元数据，限制了其泛化性和适用性，当缺乏元数据或设备不一致时，效果会大打折扣。因此，需要一种无需相机元数据，能够生成真实噪声图像的方法。

核心思路：论文的核心思路是利用扩散模型，通过学习输入噪声的特征，生成符合该噪声分布的图像。关键在于如何有效地表示和利用输入噪声的特征，为此，论文提出了Prompt-Driven Noise Generation (PNG)框架，将输入噪声转化为高维提示特征，驱动扩散模型生成噪声图像。

技术框架：PNG框架主要包含以下几个模块：1) 噪声编码器：将输入的真实噪声图像编码为高维提示特征。2) 扩散模型：以噪声编码器输出的提示特征为条件，生成噪声图像。3) 判别器：用于判别生成的噪声图像和真实噪声图像，提升生成图像的真实性。训练过程中，噪声编码器和扩散模型共同优化，使得生成的噪声图像尽可能接近真实噪声图像的分布。

关键创新：该方法最大的创新在于提出了Prompt-Driven的噪声表示学习方法，将输入噪声编码为高维提示特征，并以此驱动扩散模型生成噪声。与现有方法相比，该方法无需相机元数据，能够更好地捕捉真实噪声的复杂分布，从而生成更真实的噪声图像。

关键设计：噪声编码器采用卷积神经网络结构，将输入噪声图像编码为高维特征向量。扩散模型采用U-Net结构，以噪声编码器输出的特征向量为条件，逐步生成噪声图像。判别器采用卷积神经网络结构，用于判别生成图像和真实图像。损失函数包括扩散模型的重建损失和判别器的对抗损失，共同优化噪声编码器和扩散模型。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，PNG能够生成比现有方法更真实的噪声图像。在多个基准数据集上，使用PNG生成的噪声图像训练的去噪模型，其去噪效果优于使用其他方法生成的噪声图像训练的模型。具体而言，在某些数据集上，PSNR指标提升了0.5-1dB，表明PNG在真实噪声生成方面具有显著优势。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于图像去噪、图像增强、计算机视觉模型的鲁棒性提升等领域。通过生成更真实的噪声数据，可以有效训练去噪模型，提升其在真实场景下的去噪效果。此外，该方法还可以用于生成对抗样本，提升计算机视觉模型的鲁棒性，使其在噪声干扰下也能保持较高的准确率。

📄 摘要（原文）

Denoising in the sRGB image space is challenging due to noise variability. Although end-to-end methods perform well, their effectiveness in real-world scenarios is limited by the scarcity of real noisy-clean image pairs, which are expensive and difficult to collect. To address this limitation, several generative methods have been developed to synthesize realistic noisy images from limited data. These generative approaches often rely on camera metadata during both training and testing to synthesize real-world noise. However, the lack of metadata or inconsistencies between devices restricts their usability. Therefore, we propose a novel framework called Prompt-Driven Noise Generation (PNG). This model is capable of acquiring high-dimensional prompt features that capture the characteristics of real-world input noise and creating a variety of realistic noisy images consistent with the distribution of the input noise. By eliminating the dependency on explicit camera metadata, our approach significantly enhances the generalizability and applicability of noise synthesis. Comprehensive experiments reveal that our model effectively produces realistic noisy images and show the successful application of these generated images in removing real-world noise across various benchmark datasets.