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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.00941v3
• Date: Mon, 20 May 2024 04:05:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-22 01:31:04.938186
• Title: Improving Diffusion Models for Inverse Problems using Manifold Constraints
• Title（参考訳）: 逆問題に対するマニフォールド制約を用いた拡散モデルの改善
• 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）: 55.91148172752894
• 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 projection-based measurement consistency step, often produce suboptimal 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. Code available https://github.com/HJ-harry/MCG_diffusion
• Abstract（参考訳）: 近年、拡散モデルは、サンプリングプロセスに適切な修正を加えることなく、教師なしの方法で様々な逆問題を解くために使用されている。 しかし、逆拡散ステップを逐次適用した現在の解法は、射影に基づく測定一貫性ステップを伴って、しばしば準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。 これを解決するために、多様体の制約に着想を得た追加の補正項を提案する。 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パフォーマンスを向上する。 広汎な実験により,本手法は理論的にも経験的にも従来の手法よりも優れており,画像インペインティング,カラー化,スパースビューCTなどの多くの応用において有望な結果が得られた。 Code available https://github.com/HJ-harry/MCG_diffusion

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