論文の概要: Differentiable Gaussianization Layers for Inverse Problems Regularized by Deep Generative Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.03860v4
• Date: Fri, 5 May 2023 02:20:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-08 17:58:16.340599
• Title: Differentiable Gaussianization Layers for Inverse Problems Regularized by Deep Generative Models
• Title（参考訳）: 深部生成モデルによる逆問題に対する微分ガウス化層
• Authors: Dongzhuo Li
• Abstract要約: 深部生成モデルの潜時テンソルは、反転中に所望の高次元標準ガウス分布から外れる可能性があることを示す。 提案手法は精度と整合性の観点から最先端の性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep generative models such as GANs, normalizing flows, and diffusion models are powerful regularizers for inverse problems. They exhibit great potential for helping reduce ill-posedness and attain high-quality results. However, the latent tensors of such deep generative models can fall out of the desired high-dimensional standard Gaussian distribution during inversion, particularly in the presence of data noise and inaccurate forward models, leading to low-fidelity solutions. To address this issue, we propose to reparameterize and Gaussianize the latent tensors using novel differentiable data-dependent layers wherein custom operators are defined by solving optimization problems. These proposed layers constrain inverse problems to obtain high-fidelity in-distribution solutions. We validate our technique on three inversion tasks: compressive-sensing MRI, image deblurring, and eikonal tomography (a nonlinear PDE-constrained inverse problem) using two representative deep generative models: StyleGAN2 and Glow. Our approach achieves state-of-the-art performance in terms of accuracy and consistency.
• Abstract（参考訳）: GAN、正規化フロー、拡散モデルといった深い生成モデルは、逆問題に対する強力な正規化器である。 彼らは不備を減らし、高品質な結果を得るために大きな可能性を秘めている。 しかし、そのような深い生成モデルの潜在テンソルは、特にデータノイズと不正確な前方モデルの存在下で、反転中に所望の高次元標準ガウス分布から外れる可能性があり、低忠実性解につながる。 この問題に対処するために,最適化問題を解いてカスタム演算子を定義する新しい微分可能データ依存層を用いて,潜在テンソルの再パラメータ化とガウス化を提案する。 これらの層は、高忠実度分散解を得るために逆問題に制約を与える。 提案手法は, 圧縮センシングMRI, 画像デブロアリング, エイコナルトモグラフィー(非線形PDE制約逆問題) の3つの逆問題に対して, 代表的な2つの深部生成モデルであるStyleGAN2とGlowを用いて検証した。 本手法は精度と一貫性の観点から最先端の性能を実現する。

関連論文リスト

• G2D2: Gradient-guided Discrete Diffusion for image inverse problem solving [55.185588994883226]
  本稿では,従来の離散拡散に基づく画像生成モデルを活用することによって,線形逆問題に対処する新しい手法を提案する。 我々の知る限りでは、これは画像逆問題を解決するために離散拡散モデルに基づく先行手法を使う最初のアプローチである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-09T06:18:25Z)
• Gaussian Mixture Solvers for Diffusion Models [84.83349474361204]
  本稿では,拡散モデルのためのGMSと呼ばれる,SDEに基づく新しい解法について紹介する。 画像生成およびストロークベース合成におけるサンプル品質の観点から,SDEに基づく多くの解法よりも優れる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-02T02:05:38Z)
• Enhancing Low-Order Discontinuous Galerkin Methods with Neural Ordinary Differential Equations for Compressible Navier--Stokes Equations [0.18648070031379424]
  計算コストを削減するために、サブグリッドスケールモデルで低忠実度モデルを実行するのが一般的である。 ニューラル常微分演算子によって拡張された偏微分方程式をシミュレートする際のサブグリッドスケールモデル効果の学習法を提案する。 提案手法は,低次DGソルバの欠落スケールを連続的に学習し,低次DG近似の精度を向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-29T04:26:23Z)
• Solving Inverse Problems with Latent Diffusion Models via Hard Data Consistency [7.671153315762146]
  画素空間におけるトレーニング拡散モデルは、データ集約的かつ計算的に要求される。 非常に低次元空間で動作する潜在拡散モデルは、これらの課題に対する解決策を提供する。 我々は,事前学習した潜在拡散モデルを用いて,一般的な逆問題を解決するアルゴリズムであるtextitReSampleを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-16T18:42:01Z)
• A Variational Perspective on Solving Inverse Problems with Diffusion Models [101.831766524264]
  逆タスクは、データ上の後続分布を推測するものとして定式化することができる。 しかし、拡散過程の非線形的かつ反復的な性質が後部を引き付けるため、拡散モデルではこれは困難である。 そこで我々は,真の後続分布を近似する設計手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-07T23:00:47Z)
• Conditional Denoising Diffusion for Sequential Recommendation [62.127862728308045]
  GAN(Generative Adversarial Networks)とVAE(VAE)の2つの顕著な生成モデル GANは不安定な最適化に苦しむ一方、VAEは後続の崩壊と過度に平らな世代である。 本稿では,シーケンスエンコーダ,クロスアテンティブデノナイジングデコーダ,ステップワイズディフューザを含む条件付きデノナイジング拡散モデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-22T15:32:59Z)
• Variational Laplace Autoencoders [53.08170674326728]
  変分オートエンコーダは、遅延変数の後部を近似するために、償却推論モデルを用いる。 完全分解ガウス仮定の限定的後部表現性に対処する新しい手法を提案する。 また、深部生成モデルのトレーニングのための変分ラプラスオートエンコーダ(VLAE)という一般的なフレームワークも提示する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-30T18:59:27Z)
• Intermediate Layer Optimization for Inverse Problems using Deep Generative Models [86.29330440222199]
  ILOは、深層生成モデルを用いて逆問題を解決するための新しい最適化アルゴリズムである。 提案手法は,StyleGAN-2 や PULSE で導入した最先端手法よりも幅広い逆問題に対して優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-15T06:52:22Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。