I. Giới thiệu tổng quan
Khóa luận tập trung vào việc ứng dụng Denoising Probabilistic Diffusion Model (DDPM) trong bài toán Image Inpainting. Bài toán này nhằm khôi phục các phần khuyết thiếu trên ảnh một cách chân thực, giúp tăng giá trị sử dụng của nguồn ảnh hiện có. Các phương pháp truyền thống như khuếch tán xác suất và lấy mẫu đã đạt được một số thành tựu, nhưng chưa đáp ứng được tính chân thực cao, đặc biệt với các vùng khuyết lớn. Các mô hình hiện đại như GAN, VAE, và DDPM đã mang lại kết quả khả quan hơn. Khóa luận này đánh giá hiệu quả của DDPM trong Image Inpainting so với các phương pháp khác.
1.1. Đặt vấn đề
Image Inpainting là bài toán quan trọng trong xử lý ảnh, giúp loại bỏ các vật thể không mong muốn hoặc khôi phục phần ảnh bị hư hại. Bài toán đặt ra thách thức lớn do tính đa dạng của nội dung ảnh và kích thước vùng khuyết có thể rất lớn. Các phương pháp truyền thống như khuếch tán xác suất và lấy mẫu chưa đáp ứng được tính chân thực cao. Các mô hình hiện đại như GAN, VAE, và DDPM đã được nghiên cứu để giải quyết bài toán này hiệu quả hơn.
1.2. Mục tiêu và phạm vi
Mục tiêu của khóa luận là nghiên cứu và đánh giá việc áp dụng DDPM trong Image Inpainting. Phạm vi nghiên cứu bao gồm tìm hiểu các phương pháp tiếp cận hiện đại, cài đặt và so sánh hiệu quả của DDPM với các phương pháp khác như LAMA và DSI. Khóa luận cũng xây dựng một ứng dụng web minh họa quá trình khôi phục ảnh.
II. Cơ sở lý thuyết và nghiên cứu liên quan
Chương này trình bày các khái niệm cơ bản về Image Inpainting và các phương pháp tiếp cận hiện đại. Image Inpainting là quá trình lấp đầy các vùng khuyết trên ảnh, đòi hỏi tính chân thực và hài hòa với nội dung xung quanh. Các phương pháp truyền thống như khuếch tán xác suất và lấy mẫu đã được sử dụng, nhưng chưa đáp ứng được tính chân thực cao. Các mô hình hiện đại như GAN, VAE, và DDPM đã được nghiên cứu để giải quyết bài toán này hiệu quả hơn.
2.1. Bài toán Image Inpainting
Image Inpainting là quá trình lấp đầy các vùng khuyết trên ảnh, đòi hỏi tính chân thực và hài hòa với nội dung xung quanh. Bài toán này có ứng dụng rộng rãi trong khôi phục ảnh, chỉnh sửa ảnh, và xóa vật thể không mong muốn. Các phương pháp truyền thống như khuếch tán xác suất và lấy mẫu đã được sử dụng, nhưng chưa đáp ứng được tính chân thực cao, đặc biệt với các vùng khuyết lớn.
2.2. Các kiến thức cơ sở
Các kiến thức cơ sở bao gồm mạng nơ-ron tích chập (CNN), lớp tích chập, và lớp kích hoạt. CNN là mô hình mạng nơ-ron hiệu quả trong xử lý ảnh, giúp trích xuất các đặc trưng từ dữ liệu đầu vào. Lớp tích chập là thành phần quan trọng trong CNN, giúp trích xuất các đặc trưng từ ảnh đầu vào thông qua các ma trận kernel.
III. Áp dụng DDPM trong Image Inpainting
Chương này trình bày chi tiết về Denoising Probabilistic Diffusion Model (DDPM) và cách áp dụng nó trong bài toán Image Inpainting. DDPM là mô hình dựa trên quá trình khuếch tán và khử nhiễu, giúp tạo ra các ảnh chân thực từ dữ liệu nhiễu. Quá trình này bao gồm việc thêm nhiễu vào ảnh gốc và sau đó khử nhiễu để tạo ra ảnh mới. DDPM đã được chứng minh là hiệu quả hơn các phương pháp truyền thống trong việc tạo ra các ảnh chân thực và hài hòa với nội dung xung quanh.
3.1. Tổng quan về DDPM
DDPM là mô hình dựa trên quá trình khuếch tán và khử nhiễu, giúp tạo ra các ảnh chân thực từ dữ liệu nhiễu. Quá trình này bao gồm việc thêm nhiễu vào ảnh gốc và sau đó khử nhiễu để tạo ra ảnh mới. DDPM đã được chứng minh là hiệu quả hơn các phương pháp truyền thống trong việc tạo ra các ảnh chân thực và hài hòa với nội dung xung quanh.
3.2. Áp dụng DDPM trong Image Inpainting
DDPM được áp dụng trong Image Inpainting bằng cách sử dụng quá trình khuếch tán và khử nhiễu để lấp đầy các vùng khuyết trên ảnh. Quá trình này đảm bảo rằng phần ảnh được tạo ra chân thực và hài hòa với nội dung xung quanh. DDPM đã được so sánh với các phương pháp khác như LAMA và DSI, và cho thấy hiệu quả vượt trội trong việc tạo ra các ảnh chân thực.
IV. Thực nghiệm và đánh giá
Chương này trình bày kết quả thực nghiệm và đánh giá hiệu quả của DDPM trong Image Inpainting. Các thí nghiệm được thực hiện trên các bộ dữ liệu khác nhau như CelebA-HQ, Places, và Paris-Street View. Kết quả cho thấy DDPM vượt trội hơn so với các phương pháp khác như LAMA và DSI trên các thang đo như FID, IS, và LPIPS. DDPM cũng được đánh giá cao trong các khảo sát thực tế với người dùng.
4.1. Tập dữ liệu đánh giá
Các thí nghiệm được thực hiện trên các bộ dữ liệu CelebA-HQ, Places, và Paris-Street View. Các bộ dữ liệu này được sử dụng để đánh giá hiệu quả của DDPM trong Image Inpainting so với các phương pháp khác như LAMA và DSI.
4.2. Kết quả đánh giá
Kết quả cho thấy DDPM vượt trội hơn so với các phương pháp khác như LAMA và DSI trên các thang đo như FID, IS, và LPIPS. DDPM cũng được đánh giá cao trong các khảo sát thực tế với người dùng, cho thấy tính chân thực và hài hòa của các ảnh được tạo ra.
V. Xây dựng ứng dụng minh họa
Chương này trình bày quá trình xây dựng ứng dụng web minh họa việc áp dụng DDPM trong Image Inpainting. Ứng dụng cho phép người dùng tải lên ảnh, chọn vùng cần khôi phục, và xem kết quả sau khi áp dụng DDPM. Ứng dụng được đánh giá cao về tính tiện lợi và hiệu quả trong việc minh họa quá trình khôi phục ảnh.
5.1. Công nghệ sử dụng
Ứng dụng được xây dựng bằng các công nghệ hiện đại như React cho giao diện người dùng và TensorFlow để triển khai mô hình DDPM. Các công nghệ này giúp ứng dụng hoạt động mượt mà và hiệu quả.
5.2. Đánh giá ứng dụng
Ứng dụng được đánh giá cao về tính tiện lợi và hiệu quả trong việc minh họa quá trình khôi phục ảnh. Người dùng có thể dễ dàng tải lên ảnh, chọn vùng cần khôi phục, và xem kết quả sau khi áp dụng DDPM.
VI. Kết luận và hướng phát triển
Khóa luận đã nghiên cứu và đánh giá việc áp dụng DDPM trong Image Inpainting, cho thấy hiệu quả vượt trội so với các phương pháp khác. DDPM đã chứng minh khả năng tạo ra các ảnh chân thực và hài hòa với nội dung xung quanh. Hướng phát triển trong tương lai bao gồm cải thiện tốc độ xử lý của DDPM và mở rộng ứng dụng trong các lĩnh vực khác như chỉnh sửa video và xử lý ảnh y tế.
6.1. Kết luận
Khóa luận đã nghiên cứu và đánh giá việc áp dụng DDPM trong Image Inpainting, cho thấy hiệu quả vượt trội so với các phương pháp khác. DDPM đã chứng minh khả năng tạo ra các ảnh chân thực và hài hòa với nội dung xung quanh.
6.2. Hướng phát triển
Hướng phát triển trong tương lai bao gồm cải thiện tốc độ xử lý của DDPM và mở rộng ứng dụng trong các lĩnh vực khác như chỉnh sửa video và xử lý ảnh y tế.
