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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.12343v4
• Date: Sun, 20 Oct 2024 02:19:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-22 17:02:12.087703
• 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, Yoshiyuki Kabashima,
• Abstract要約: 本稿では、簡単な閉形式近似を確率スコアに提案することにより、高速で効果的な解を提案する。 拡散モデルとフローベースモデルの両方において、様々な雑音線形逆問題に対して広範な実験を行う。 提案手法は,全ての基本手法よりもはるかに高速でありながら,高い競争力あるいはより優れた復元性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.809545109705256
• License:
• Abstract: With the rapid development of diffusion models and flow-based generative models, there has been a surge of interests in solving noisy linear inverse problems, e.g., super-resolution, deblurring, denoising, colorization, etc, with generative models. However, while remarkable reconstruction performances have been achieved, their inference time is typically too slow since most of them rely on the seminal diffusion posterior sampling (DPS) framework and thus to approximate the intractable likelihood score, time-consuming gradient calculation through back-propagation is needed. To address this issue, this paper provides a fast and effective solution by proposing a simple closed-form approximation to the likelihood score. For both diffusion and flow-based models, extensive experiments are conducted on various noisy linear inverse problems such as noisy super-resolution, denoising, deblurring, and colorization. In all these tasks, our method (namely DMPS) demonstrates highly competitive or even better reconstruction performances while being significantly faster than all the baseline methods.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルやフローベース生成モデルの急速な発展に伴い、生成モデルによるノイズの多い線形逆問題(例えば、超解像、デブロアリング、デノイング、着色など)の解決への関心が高まっている。 しかし, 復元性能は顕著だが, ほとんどはセミナル拡散後サンプリング (DPS) フレームワークに依存しており, 難易度スコアを近似するためには, バックプロパゲーションによる時間消費勾配計算が必要であるため, 推定時間が遅いのが典型的である。 この問題に対処するため,本論文では,簡単な閉形式近似を確率スコアに提案することにより,高速かつ効率的な解法を提案する。 拡散モデルとフローベースモデルの両方において、雑音性超解法、デノイング、デブロアリング、着色といった様々な雑音性線形逆問題に対して広範な実験を行う。 これらすべてのタスクにおいて,本手法(DMPS)は,全ての基本手法よりもはるかに高速でありながら,高い競争力あるいはさらに優れた再構成性能を示す。

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