論文の概要: Diffusion Model Based Posterior Sampling for Noisy Linear Inverse Problems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.12343v2
• Date: Sun, 28 May 2023 14:45:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-31 02:54:55.703158
• 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: 本稿では,拡散モデルに基づく後方サンプリング (DMPS) と呼ばれる教師なしサンプリング手法を提案する。 具体的には、1つの拡散モデル(DM)を暗黙の先行として用いて、後続サンプリングを行う際の根本的な難しさは、ノイズ摂動確率スコアが難易度であることである。 広汎な実験は、ノイズの高分解能、デノイング、デブロアリング、着色など、様々なノイズの線形逆問題に対して行われる。
• 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 sampling approach called diffusion model based posterior sampling (DMPS) to reconstruct the unknown signal from noisy linear measurements. Specifically, using one diffusion model (DM) as an implicit prior, the fundamental difficulty in performing posterior sampling is that the noise-perturbed likelihood score, i.e., gradient of an annealed likelihood function, is intractable. To circumvent this problem, we introduce a simple yet effective closed-form approximation of it using an uninformative prior assumption. Extensive experiments are conducted on a variety of noisy linear inverse problems such as noisy super-resolution, denoising, deblurring, and colorization. In all tasks, the proposed DMPS demonstrates highly competitive or even better performances on various tasks while being 3 times faster than the state-of-the-art competitor diffusion posterior sampling (DPS). The code to reproduce the results is available at https://github.com/mengxiangming/dmps.
• Abstract（参考訳）: 加法ガウス雑音を用いたユビキタス線形逆問題について考察し,拡散モデルに基づく後方サンプリング (DMPS) と呼ばれる教師なしサンプリング手法を提案する。 具体的には、一つの拡散モデル(dm)を暗黙の先行として用いると、後続サンプリングの基本的な難易度は、ノイズ摂動度スコア、すなわちアニール度関数の勾配が難易度である。 この問題を回避すべく,非形式的事前仮定を用いて,単純かつ効果的な閉形式近似を導入する。 ノイズの超解像, ノイズ除去, デブロリング, カラー化など, 様々なノイズ線形逆問題に対して, 広範囲にわたる実験を行った。 全てのタスクにおいて、提案したDMPSは、最先端の競合拡散後サンプリング(DPS)の3倍の速さで、様々なタスクにおいて高い競争力や性能を示す。 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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