这里是论文DocDiff: Document Enhancement via Residual Diffusion Models的官方复现仓库。DocDiff是一个文档增强模型（详见论文），可以用于文档去模糊、文档去噪、文档二值化、文档去水印和印章等任务。DocDiff是一个轻量级的基于残差预测的扩散模型，在128*128分辨率上以Batchsize=64训练只需要12GB显存。 不仅文档增强，DocDiff还可以应用在其他img2img任务上，比如自然场景去模糊1，去噪，去雨，超分2，图像修复等low-level任务以及语义分割4等high-level任务。
- 置顶: 介绍一款我们实验室开发的多功能且多平台的OCR软件。其中包含了DocDiff的自动去除水印和印章的功能（自动去除水印功能即将上线）。同样包含常用的各种OCR功能，例如PDF转word，PDF转excel，公式识别，表格识别。欢迎试用！
- 2023.09.14: 上传了水印合成代码
utils/marker.py和印章数据集。印章数据集Google Drive - 2023.08.02: H-DIBCO 2018 6 和 DIBCO 2019 7 的文档二值化结果已经上传。Google Drive
- 2023.08.01: 祝贺！DocDiff被ACM Multimedia 2023接收！
- 2023.06.13: 为了方便复现，已上传推理笔记本
demo/inference.ipynb和预训练模型checksave/。 - 2023.05.08: 代码的初始版本已经上传。请查看To-do lists来获取未来的更新。
无论是训练还是推理，你只需要修改conf.yml中的配置参数，然后运行main.py即可。MODE=1为训练，MODE=0为推理。conf.yml中的参数都有详细注释，你可以根据注释修改参数。文档去模糊预训练权重在checksave/。
请注意conf.yml中的默认参数在文档场景表现最好。如果你想应用DocDiff在自然场景，请先看一下注意事项!!!。如果仍有问题，欢迎提issue。
- 由于要下采样3次，所以输入图像的分辨率必须是8的倍数。如果你的图像不是8的倍数，可以使用padding或者裁剪的方式将图像调整为8的倍数。请不要直接Resize，因为这样会导致图像失真。尤其在去模糊任务中，图像失真会导致模糊程度增加，效果会变得很差。例如，DocDiff使用的文档去模糊数据集5分辨率为300*300，需要先padding到304*304，再送入推理。
- python >= 3.7
- pytorch >= 1.7.0
- torchvision >= 0.8.0
我们提供了水印合成代码utils/marker.py和印章数据集。印章数据集Google Drive。由于使用的文档背景图像是我们内部的数据，所以我们没有提供背景图片。如果你想使用水印合成代码，你需要自己找一些文档背景图像。水印合成代码是基于OpenCV实现的，所以你需要安装OpenCV。
印章数据集隶属于DocDiff项目，其中包含1597个中文场景下的红色系印章以及它们对应的二值化的掩膜，这些印章数据可以用于印章合成、印章消除等等任务中。由于人力有限，而从文档图片中抠出来印章是极其困难的事情，所以某些印章图片中包含一些噪声。数据集中的原始印章图片大部分来自于ICDAR 2023 Competition on Reading the Seal Title(https://rrc.cvc.uab.es/?ch=20)数据集，少部分来自于我们自己内部的图片。如果您觉得这份数据集对您有帮助，请给我们的项目一个免费的star，谢谢！！！
- DocDiff的默认配置参数，训练和推理策略是为文档图像设计的，如果要用于自然场景，想获得更好的效果，需要调整参数，比如扩大模型，添加Self-Attention等（因为文档图像的模式相对固定，但是自然场景的模式比较多样需要更多的参数）并修改训练和推理策略。
-
训练策略：如论文所述，在文档场景中，因为不追求生成多样性，并且希望尽可能缩减推理时间。所以我们将扩散步长T设为100，并预测
$x_0$ 而不是预测$\epsilon$ 。在使用基于通道叠加的引入条件（Coarse Predictor的输出）的方案的前提下，这种策略可以使得在逆向扩散的前几步就可以恢复出较好的$x_0$ 。在自然场景中，为了更好地重建纹理并追求生成多样性，扩散步长T尽可能大，并要预测$\epsilon$ 。你只需要修改conf.yml中的PRE_ORI="False"，即可使用预测$\epsilon$ 的方案; 修改conf.yml中的TIMESTEPS=1000，即可使用更大的扩散步长。 -
推理策略：在文档场景中生成的图像不想带有随机性（短步随机采样会导致文本边缘扭曲），DocDiff执行DDIM3中的确定采样。在自然场景中，随机采样是生成多样性的关键，修改conf.yml中的PRE_ORI="False"，即可使用随机采样。也就是说，预测
$\epsilon$ 的方案与随机采样是绑定的，而预测$x_0$ 的方案与确定采样是绑定的。如果你想预测$x_0$ 并随机采样或者 预测$\epsilon$ 并确定采样，你需要自己修改代码。DocDiff中确定采样是DDIM中的确定采样，随机采样是DDPM中的随机采样，你可以自己修改代码实现其他采样策略。 -
总结：应用于不需要生成多样性的任务，比如语义分割，文档增强，使用预测
$x_0$ 的方案，扩散步长T设为100就ok，效果已经很好了；应用于需要生成多样性的任务，比如自然场景去模糊，超分，图像修复等，使用预测$\epsilon$ 的方案，扩散步长T设为1000。
- 添加训练代码
- 添加推理代码
- 上传预训练模型
- 上传水印合成代码和印章数据集
- 使用DPM_solver减少推理步长（实际用起来，效果一般）
- 上传Inference notebook，方便复现
- 合成包含更多噪声的文档数据集(比如椒盐噪声，压缩产生的噪声)
- 多GPU训练
- DDIM的跳步采样
- 使用深度可分离卷积压缩模型
- 在自然场景上训练模型并提供结果和预训练模型
- 如果你觉得DocDiff对你有帮助，请给个star，谢谢！🤞😘
- 如果你有任何问题，欢迎提issue，我会尽快回复。
- 如果你想交流，欢迎给我发邮件[email protected]，备注：DocDiff。
- 如果你愿意将DocDiff作为你的项目的baseline，欢迎引用我们的论文。
@inproceedings{yang2023docdiff,
title={DocDiff: Document Enhancement via Residual Diffusion Models},
author={Yang, Zongyuan and Liu, Baolin and Xxiong, Yongping and Yi, Lan and Wu, Guibin and Tang, Xiaojun and Liu, Ziqi and Zhou, Junjie and Zhang, Xing},
booktitle={Proceedings of the 31st ACM International Conference on Multimedia},
pages={2795--2806},
year={2023}
}
- [1] Whang J, Delbracio M, Talebi H, et al. Deblurring via stochastic refinement[C]//Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2022: 16293-16303.
- [2] Shang S, Shan Z, Liu G, et al. ResDiff: Combining CNN and Diffusion Model for Image Super-Resolution[J]. arXiv preprint arXiv:2303.08714, 2023.
- [3] Song J, Meng C, Ermon S. Denoising diffusion implicit models[J]. arXiv preprint arXiv:2010.02502, 2020.
- [4] Wu J, Fang H, Zhang Y, et al. MedSegDiff: Medical Image Segmentation with Diffusion Probabilistic Model[J]. arXiv preprint arXiv:2211.00611, 2022.
- [5] Michal Hradiš, Jan Kotera, Pavel Zemčík and Filip Šroubek. Convolutional Neural Networks for Direct Text Deblurring. In Xianghua Xie, Mark W. Jones, and Gary K. L. Tam, editors, Proceedings of the British Machine Vision Conference (BMVC), pages 6.1-6.13. BMVA Press, September 2015.
- [6] I. Pratikakis, K. Zagori, P. Kaddas and B. Gatos, "ICFHR 2018 Competition on Handwritten Document Image Binarization (H-DIBCO 2018)," 2018 16th International Conference on Frontiers in Handwriting Recognition (ICFHR), Niagara Falls, NY, USA, 2018, pp. 489-493, doi: 10.1109/ICFHR-2018.2018.00091.
- [7] I. Pratikakis, K. Zagoris, X. Karagiannis, L. Tsochatzidis, T. Mondal and I. Marthot-Santaniello, "ICDAR 2019 Competition on Document Image Binarization (DIBCO 2019)," 2019 International Conference on Document Analysis and Recognition (ICDAR), Sydney, NSW, Australia, 2019, pp. 1547-1556, doi: 10.1109/ICDAR.2019.00249.
React
Typescript
Django
Laravel
Facebook
Microsoft
Google
Alibaba
D3
Tencent