論文の概要: GibbsDDRM: A Partially Collapsed Gibbs Sampler for Solving Blind Inverse
Problems with Denoising Diffusion Restoration
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.12686v1
- Date: Mon, 30 Jan 2023 06:27:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-31 15:36:14.075841
- Title: GibbsDDRM: A Partially Collapsed Gibbs Sampler for Solving Blind Inverse
Problems with Denoising Diffusion Restoration
- Title（参考訳）: GibbsDDRM: 難解な逆問題と解法拡散回復のための部分崩壊ギブスサンプリング器
- Authors: Naoki Murata, Koichi Saito, Chieh-Hsin Lai, Yuhta Takida, Toshimitsu
Uesaka, Yuki Mitsufuji, and Stefano Ermon
- Abstract要約: 本稿では,DDRM(Denoising Diffusion Restoration Models)の拡張であるGibbsDDRMを提案する。
提案手法は問題に依存しないため,様々な逆問題に対して事前学習した拡散モデルを適用することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 64.8770356696056
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Pre-trained diffusion models have been successfully used as priors in a
variety of linear inverse problems, where the goal is to reconstruct a signal
from noisy linear measurements. However, existing approaches require knowledge
of the linear operator. In this paper, we propose GibbsDDRM, an extension of
Denoising Diffusion Restoration Models (DDRM) to a blind setting in which the
linear measurement operator is unknown. GibbsDDRM constructs a joint
distribution of the data, measurements, and linear operator by using a
pre-trained diffusion model for the data prior, and it solves the problem by
posterior sampling with an efficient variant of a Gibbs sampler. The proposed
method is problem-agnostic, meaning that a pre-trained diffusion model can be
applied to various inverse problems without fine tuning. In experiments, it
achieved high performance on both blind image deblurring and vocal
dereverberation tasks, despite the use of simple generic priors for the
underlying linear operators.
- Abstract（参考訳）: 事前学習された拡散モデルは様々な線形逆問題において先行的に用いられており、ノイズの多い線形測定から信号を再構成することを目的としている。
しかし、既存のアプローチは線型作用素の知識を必要とする。
本稿では,線形計測演算子が不明なブラインド設定への拡張であるgibbsddrmを提案する。
GibbsDDRMは、事前学習した拡散モデルを用いて、データ、測定、線形演算子の結合分布を構築し、ギブスサンプリング器の効率的な変種による後方サンプリングによって問題を解決する。
提案手法は問題に依存しないため,様々な逆問題に対して事前学習した拡散モデルを適用することができる。
実験では、基礎となる線形演算子に単純なジェネリックプリミティブを用いたにもかかわらず、ブラインド画像のデブロアリングと音声のデバベーションタスクの両方で高い性能を達成した。
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