論文の概要: Diffusion Model Based Posterior Sampling for Noisy Linear Inverse
Problems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.12343v1
- Date: Sun, 20 Nov 2022 01:09:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-23 17:08:59.262004
- Title: Diffusion Model Based Posterior Sampling for Noisy Linear Inverse
Problems
- Title(参考訳): 拡散モデルに基づく雑音線形逆問題に対する後方サンプリング
- Authors: Xiangming Meng and Yoshiyuki Kabashima
- Abstract要約: 雑音線形測定から未知の信号を再構成するための教師なし汎用サンプリング手法を提案する。
具体的には、未知信号の先行は、1つの事前学習拡散モデル(DM)によって暗黙的にモデル化される
後方サンプリングでは、正確な雑音摂動確率スコアの難易度に対処するため、単純で効果的な擬似雑音摂動スコアを導入する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 6.066320781596792
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We consider the ubiquitous linear inverse problems with additive Gaussian
noise and propose an unsupervised general-purpose sampling approach called
diffusion model based posterior sampling (DMPS) to reconstruct the unknown
signal from noisy linear measurements. Specifically, the prior of the unknown
signal is implicitly modeled by one pre-trained diffusion model (DM). In
posterior sampling, to address the intractability of exact noise-perturbed
likelihood score, a simple yet effective noise-perturbed pseudo-likelihood
score is introduced under the uninformative prior assumption. While DMPS
applies to any kind of DM with proper modifications, we focus on the ablated
diffusion model (ADM) as one specific example and evaluate its efficacy on a
variety of linear inverse problems such as image super-resolution, denoising,
deblurring, colorization. Experimental results demonstrate that, for both
in-distribution and out-of-distribution samples, DMPS achieves highly
competitive or even better performances on various tasks while being 3 times
faster than the leading competitor. The code to reproduce the results is
available at https://github.com/mengxiangming/dmps.
- Abstract(参考訳): 付加ガウス雑音を伴うユビキタス線形逆問題について考察し,非教師あり汎用サンプリング手法である拡散モデルに基づく後方サンプリング (dmps) を提案する。
具体的には、未知信号の前者は、1つの事前学習拡散モデル(DM)によって暗黙的にモデル化される。
後部サンプリングでは、正確なノイズ摂動度スコアの難易度に対処するため、非形式的前提の下で、単純で効果的なノイズ摂動擬似類似度スコアを導入する。
DMPSは,任意の種類のDMに適切な修正を加えて適用されるが,特定の例としてアブレーション拡散モデル(ADM)に着目し,画像超解像,デノイング,デブロアリング,着色などの線形逆問題に対して有効性を評価する。
実験により, 分布内および分布外の両方において, DMPSは, 競合相手の3倍の速度で, 各種タスクにおいて高い競争力, さらに優れた性能を達成できることを示した。
結果を再現するコードはhttps://github.com/mengxiangming/dmpsで入手できる。
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