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Diffusion-Low-Light

Diffusion-Low-Light

小波扩散模型提升低光照图像质量

Diffusion-Low-Light是一个发表于Siggraph Asia 2023的开源项目，提出了基于小波扩散模型的低光照图像增强方法。该方法在LOLv1、LOLv2和LSRW等多个数据集上表现优异，与现有技术相比效果显著。项目提供预训练模型、代码和详细实施指南，在保持图像细节和自然度方面表现出色，为低光照图像处理领域带来了创新解决方案。

低光照图像增强小波扩散模型Siggraph Asia 2023深度学习计算机视觉Github开源项目
GitHub论文

[Siggraph Asia 2023]基于小波扩散模型的低光照图像增强 [论文]。

<h4 align="center">姜海<sup>1,2</sup>，罗奥<sup>2</sup>，范浩强<sup>2</sup>，韩松辰<sup>1</sup>，刘帅成<sup>3,2</sup></center> <h4 align="center">1.四川大学，2.旷视科技， <h4 align="center">3.电子科技大学</center></center>

流程图

依赖项

pip install -r requirements.txt

下载原始训练和评估数据集

成对数据集

LOLv1数据集：Chen Wei, Wenjing Wang, Wenhan Yang, and Jiaying Liu. "Deep Retinex Decomposition for Low-Light Enhancement", BMVC, 2018. [百度网盘（提取码：sdd0）] [Google Drive]

LOLv2数据集：Wenhan Yang, Haofeng Huang, Wenjing Wang, Shiqi Wang, and Jiaying Liu. "Sparse Gradient Regularized Deep Retinex Network for Robust Low-Light Image Enhancement", TIP, 2021. [百度网盘（提取码：l9xm）] [Google Drive]

LSRW数据集：Jiang Hai, Zhu Xuan, Ren Yang, Yutong Hao, Fengzhu Zou, Fang Lin, and Songchen Han. "R2RNet: Low-light Image Enhancement via Real-low to Real-normal Network", Journal of Visual Communication and Image Representation, 2023. [百度网盘（提取码：wmrr）]

非成对数据集

请参考[RetinexNet项目页面]

预训练模型

您可以从[Google Drive]和[百度网盘（提取码：wsw7）]下载我们的预训练模型

如何训练？

您需要根据您的环境稍微修改datasets/dataset.py，然后运行

python train.py

如何测试？

python evaluate.py

视觉对比

引用

如果您在研究中使用了本代码或论文中的想法，请引用我们的论文：

@article{jiang2023low,
  title={Low-light image enhancement with wavelet-based diffusion models},
  author={Jiang, Hai and Luo, Ao and Fan, Haoqiang and Han, Songchen and Liu, Shuaicheng},
  journal={ACM Transactions on Graphics (TOG)},
  volume={42},
  number={6},
  pages={1--14},
  year={2023}
}

致谢

部分代码改编自以下先前的工作：WeatherDiff，SDWNet和MIMO-UNet。我们感谢所有作者的贡献。

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