論文の概要: Denoising Diffusion Restoration Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.11793v1
• Date: Thu, 27 Jan 2022 20:19:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-31 15:02:19.824439
• Title: Denoising Diffusion Restoration Models
• Title（参考訳）: 異化拡散復元モデル
• Authors: Bahjat Kawar, Michael Elad, Stefano Ermon, Jiaming Song
• Abstract要約: Denoising Diffusion Restoration Models (DDRM) は効率的で教師なしの後方サンプリング手法である。 DDRMの汎用性を、超高解像度、デブロアリング、インペイント、カラー化のためにいくつかの画像データセットに示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 110.1244240726802
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Many interesting tasks in image restoration can be cast as linear inverse problems. A recent family of approaches for solving these problems uses stochastic algorithms that sample from the posterior distribution of natural images given the measurements. However, efficient solutions often require problem-specific supervised training to model the posterior, whereas unsupervised methods that are not problem-specific typically rely on inefficient iterative methods. This work addresses these issues by introducing Denoising Diffusion Restoration Models (DDRM), an efficient, unsupervised posterior sampling method. Motivated by variational inference, DDRM takes advantage of a pre-trained denoising diffusion generative model for solving any linear inverse problem. We demonstrate DDRM's versatility on several image datasets for super-resolution, deblurring, inpainting, and colorization under various amounts of measurement noise. DDRM outperforms the current leading unsupervised methods on the diverse ImageNet dataset in reconstruction quality, perceptual quality, and runtime, being 5x faster than the nearest competitor. DDRM also generalizes well for natural images out of the distribution of the observed ImageNet training set.
• Abstract（参考訳）: 画像復元における多くの興味深いタスクは線形逆問題としてキャストできる。 これらの問題を解決する最近の手法は、その測定値から自然画像の後方分布からサンプリングする確率的アルゴリズムを用いる。 しかしながら、効率的な解法は後部をモデル化するために問題特異的に教師ありの訓練を必要とすることが多いが、問題固有でない教師なしの方法は典型的には非効率な反復法に依存している。 本研究は, 効率的な非教師付き後方サンプリング法であるDDRM(Denoising Diffusion Restoration Models)を導入することでこの問題に対処する。 変分推論に動機づけられ、ddrmは任意の線形逆問題を解くために事前訓練された分母拡散生成モデルを利用する。 様々な測定雑音下での高分解能,デブラリング,インパインティング,カラー化のための複数の画像データセット上で,ddrmの汎用性を示す。 DDRMは、さまざまなImageNetデータセットにおいて、再構築品質、知覚的品質、ランタイムにおいて、現在の主要な教師なしメソッドよりも5倍高速である。 DDRMはまた、観測されたImageNetトレーニングセットの分布から自然画像に対してうまく一般化する。

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