論文の概要: Parallel Diffusion Models of Operator and Image for Blind Inverse Problems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.10656v1
• Date: Sat, 19 Nov 2022 10:36:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-22 17:35:12.257319
• Title: Parallel Diffusion Models of Operator and Image for Blind Inverse Problems
• Title（参考訳）: ブラインド逆問題に対する演算子の並列拡散モデルと画像
• Authors: Hyungjin Chung, Jeongsol Kim, Sehui Kim, Jong Chul Ye
• Abstract要約: 拡散モデルに基づく逆問題解法は、フォワード演算子が知られている場合に最先端の性能を示す。 我々は、フォワード演算子に先立って別の拡散を構成することで、真に視覚的逆問題の族を解くことができることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.280463095974795
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Diffusion model-based inverse problem solvers have demonstrated state-of-the-art performance in cases where the forward operator is known (i.e. non-blind). However, the applicability of the method to blind inverse problems has yet to be explored. In this work, we show that we can indeed solve a family of blind inverse problems by constructing another diffusion prior for the forward operator. Specifically, parallel reverse diffusion guided by gradients from the intermediate stages enables joint optimization of both the forward operator parameters as well as the image, such that both are jointly estimated at the end of the parallel reverse diffusion procedure. We show the efficacy of our method on two representative tasks -- blind deblurring, and imaging through turbulence -- and show that our method yields state-of-the-art performance, while also being flexible to be applicable to general blind inverse problems when we know the functional forms.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルに基づく逆問題解法は、フォワード演算子が知られている場合(すなわち非盲点)に最先端の性能を示す。 しかし, ブラインド逆問題に対する手法の適用性はまだ検討されていない。 本研究では、フォワード演算子に先立って別の拡散を構成することにより、真に視覚的逆問題の族を解くことができることを示す。 具体的には、中間段階からの勾配で導かれる平行逆拡散により、前方演算子パラメータと画像の両方のジョイント最適化が可能となり、どちらも並列逆拡散手順の最後に共同で推定される。 本手法は,ブラインドデブラリングと乱流によるイメージングという2つの代表的なタスクに対して有効性を示し,本手法が最先端の性能をもたらすと同時に,機能形式を知っていれば一般のブラインド逆問題にも柔軟に適用できることを示す。

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