SP^3 : Priors sphériques pour la restauration Plug-and-Play

Résumé

Dans cet article, nous présentons SP^3, un nouvel algorithme « Plug-and-Play » qui accélère la restauration d’image par maximum a posteriori en remplaçant les débruitiseurs par des encodeurs sphériques (Spherical Encoders, SE) en tant qu’a priori génératifs. SP^3 approxime l’étape de proximal antérieure insoluble en utilisant l’espace latent étroitement structuré des SE comme une projection robuste sur la variété des images naturelles. En alternant cette projection avec une étape de consistance des données en forme fermée, via un splitting demi-quadratique (Half-Quadratic Splitting), une convergence stable est obtenue sans nécessiter de calcul de gradient lors de l’inférence. Cette formulation unique permet une capacité de restauration « à tout moment », produisant des images nettes et plausibles dès la première itération. Les évaluations sur diverses tâches de restauration d’image montrent que SP^3 atteint une qualité perceptuelle comparable aux méthodes de diffusion et de flot zero-shot de pointe, tout en étant 3 à 630 fois plus rapide.

English

In this paper, we introduce SP^3, a novel Plug-and-Play algorithm that accelerates maximum a posteriori image restoration by replacing denoisers with Spherical Encoders (SE) as generative priors. SP^3 approximates the intractable proximal prior step by utilizing the SE tightly structured latent space as a robust projection onto the natural image manifold. Alternating this projection with a closed-form data-consistency step, via Half-Quadratic Splitting, achieves stable convergence without requiring gradient computation during inference. This unique formulation unlocks "anytime" restoration capabilities, producing sharp, plausible images from the first iteration. Evaluations across a variety of image restoration tasks demonstrate that SP^3 achieves perceptual quality comparable to state-of-the-art zero-shot diffusion and flow methods while being 3-630times faster.