論文の概要: A Theoretical Justification for Image Inpainting using Denoising Diffusion Probabilistic Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.01217v1
• Date: Thu, 2 Feb 2023 16:55:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-03 13:16:43.899487
• Title: A Theoretical Justification for Image Inpainting using Denoising Diffusion Probabilistic Models
• Title（参考訳）: Denoising Diffusion Probabilistic Model を用いた画像塗布の理論的正当性
• Authors: Litu Rout and Advait Parulekar and Constantine Caramanis and Sanjay Shakkottai
• Abstract要約: 塗布による拡散は, 再トレーニングを伴わずに, 見えないマスクによく一般化することを示す。 本稿では,真のサンプルを確実に回収し,線形収束率を享受する改良されたRePaintアルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.304178901646914
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We provide a theoretical justification for sample recovery using diffusion based image inpainting in a linear model setting. While most inpainting algorithms require retraining with each new mask, we prove that diffusion based inpainting generalizes well to unseen masks without retraining. We analyze a recently proposed popular diffusion based inpainting algorithm called RePaint (Lugmayr et al., 2022), and show that it has a bias due to misalignment that hampers sample recovery even in a two-state diffusion process. Motivated by our analysis, we propose a modified RePaint algorithm we call RePaint$^+$ that provably recovers the underlying true sample and enjoys a linear rate of convergence. It achieves this by rectifying the misalignment error present in drift and dispersion of the reverse process. To the best of our knowledge, this is the first linear convergence result for a diffusion based image inpainting algorithm.
• Abstract（参考訳）: 線形モデル設定における拡散画像の塗布によるサンプル回収の理論的正当性を提供する。 多くの塗布アルゴリズムは,新しいマスクごとに再トレーニングを必要とするが,塗布による拡散は再トレーニングを伴わずに未確認マスクに一般化することが証明された。 我々は最近提案されたRePaint (Lugmayr et al., 2022) という拡散に基づく塗布アルゴリズムを解析し, 二状態拡散過程においてもサンプルの回収を阻害する不整合による偏りを示す。 そこで本研究では,真サンプルを再現し,線形収束率を享受するrepaint$^+$と呼ばれる修正されたrepaintアルゴリズムを提案する。 逆過程のドリフト及び分散に存在する不一致誤差を正すことでこれを達成する。 我々の知る限りでは、これは拡散ベースの画像インペイントアルゴリズムにおける最初の線形収束結果である。

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