論文の概要: Improving Diffusion Models for Inverse Problems using Manifold Constraints

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.00941v1
• Date: Thu, 2 Jun 2022 09:06:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-03 12:56:37.647467
• Title: Improving Diffusion Models for Inverse Problems using Manifold Constraints
• Title（参考訳）: 多様体制約を用いた逆問題拡散モデルの改善
• Authors: Hyungjin Chung, Byeongsu Sim, Dohoon Ryu, Jong Chul Ye
• Abstract要約: 我々は,現在の解法がデータ多様体からサンプルパスを逸脱し,エラーが蓄積することを示す。 この問題に対処するため、多様体の制約に着想を得た追加の補正項を提案する。 本手法は理論上も経験上も従来の方法よりも優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.50393732825064
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Recently, diffusion models have been used to solve various inverse problems in an unsupervised manner with appropriate modifications to the sampling process. However, the current solvers, which recursively apply a reverse diffusion step followed by a measurement consistency step, often produce sub-optimal results. By studying the generative sampling path, here we show that current solvers throw the sample path off the data manifold, and hence the error accumulates. To address this, we propose an additional correction term inspired by the manifold constraint, which can be used synergistically with the previous solvers to make the iterations close to the manifold. The proposed manifold constraint is straightforward to implement within a few lines of code, yet boosts the performance by a surprisingly large margin. With extensive experiments, we show that our method is superior to the previous methods both theoretically and empirically, producing promising results in many applications such as image inpainting, colorization, and sparse-view computed tomography.
• Abstract（参考訳）: 近年,様々な逆問題に対して,サンプリング過程を適切に修正した拡散モデルが用いられている。 しかし、再帰的に逆拡散ステップと測定一貫性ステップを適用する電流ソルバは、しばしば副最適結果を生成する。 生成的サンプリングパスを調べることで、現在の解法がサンプルパスをデータ多様体から捨てることを示し、したがってエラーが蓄積される。 そこで,本論文では,反復を多様体に近いものにするために,前者の解法と相乗的に用いることができる多様体制約に着想を得た補正項を提案する。 提案された多様体制約は数行のコードで簡単に実装できるが、驚くほど大きなマージンで性能を向上させる。 広範な実験により,提案手法は従来の方法よりも理論的に,経験的に優れており,画像インペインティング,カラー化,スパースビューctなど多くの応用で有望な結果が得られた。

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