論文の概要: Diffusion Posterior Sampling for General Noisy Inverse Problems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.14687v1
• Date: Thu, 29 Sep 2022 11:12:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-30 15:42:41.601137
• Title: Diffusion Posterior Sampling for General Noisy Inverse Problems
• Title（参考訳）: 一般雑音逆問題に対する拡散後方サンプリング
• Authors: Hyungjin Chung, Jeongsol Kim, Michael T. Mccann, Marc L. Klasky, Jong Chul Ye
• Abstract要約: 我々は拡散解法を拡張し、後方サンプリングのラプラス近似を用いて雑音(非線形)逆問題に対処する。 本手法は,拡散モデルが様々な計測ノイズ統計を組み込むことができることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.343489006271255
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Diffusion models have been recently studied as powerful generative inverse problem solvers, owing to their high quality reconstructions and the ease of combining existing iterative solvers. However, most works focus on solving simple linear inverse problems in noiseless settings, which significantly under-represents the complexity of real-world problems. In this work, we extend diffusion solvers to efficiently handle general noisy (non)linear inverse problems via the Laplace approximation of the posterior sampling. Interestingly, the resulting posterior sampling scheme is a blended version of diffusion sampling with the manifold constrained gradient without a strict measurement consistency projection step, yielding a more desirable generative path in noisy settings compared to the previous studies. Our method demonstrates that diffusion models can incorporate various measurement noise statistics such as Gaussian and Poisson, and also efficiently handle noisy nonlinear inverse problems such as Fourier phase retrieval and non-uniform deblurring.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルは最近、高品質な再構成と既存の反復解法を組み合わせることの容易さから、強力な逆問題解法として研究されている。 しかし、ほとんどの研究はノイズのない環境で単純な線形逆問題を解決することに重点を置いている。 本研究では,拡散解法を拡張し,後方サンプリングのラプラス近似を用いて一般雑音(非線形逆問題)を効率的に処理する。 興味深いことに、得られた後続サンプリング方式は、厳密な測定整合性予測ステップを伴わずに、多様体拘束勾配の拡散サンプリングのブレンド版であり、以前の研究と比べてノイズの多い設定でより望ましい生成経路が得られる。 拡散モデルではガウシアンやポアソンのような様々な計測ノイズ統計を組み込むことができ、フーリエ位相探索や不均一な振れといった非線形逆問題も効率的に処理できることを示す。

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