論文の概要: Removing Structured Noise with Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.05290v2
• Date: Wed, 24 May 2023 13:41:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-26 02:03:28.909520
• Title: Removing Structured Noise with Diffusion Models
• Title（参考訳）: 拡散モデルによる構造騒音の除去
• Authors: Tristan S.W. Stevens, Hans van Gorp, Faik C. Meral, Jun Seob Shin, Jason Yu, Jean-Luc Robert, Ruud J.G. van Sloun
• Abstract要約: 拡散モデルによる後方サンプリングの強力なパラダイムは、リッチで構造化されたノイズモデルを含むように拡張可能であることを示す。 構成雑音による様々な逆問題に対して高い性能向上を示し、競争的ベースラインよりも優れた性能を示す。 これにより、非ガウス測度モデルの文脈における逆問題に対する拡散モデリングの新しい機会と関連する実践的応用が開かれる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.808582172620799
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Solving ill-posed inverse problems requires careful formulation of prior beliefs over the signals of interest and an accurate description of their manifestation into noisy measurements. Handcrafted signal priors based on e.g. sparsity are increasingly replaced by data-driven deep generative models, and several groups have recently shown that state-of-the-art score-based diffusion models yield particularly strong performance and flexibility. In this paper, we show that the powerful paradigm of posterior sampling with diffusion models can be extended to include rich, structured, noise models. To that end, we propose a joint conditional reverse diffusion process with learned scores for the noise and signal-generating distribution. We demonstrate strong performance gains across various inverse problems with structured noise, outperforming competitive baselines that use normalizing flows and adversarial networks. This opens up new opportunities and relevant practical applications of diffusion modeling for inverse problems in the context of non-Gaussian measurement models.
• Abstract（参考訳）: 不適切な逆問題を解決するには、関心のシグナルに関する事前の信念を慎重に定式化し、ノイズ測定にそれらの表現を正確に記述する必要がある。 例えば、疎性に基づく手作り信号の先行は、データ駆動の深層生成モデルに置き換わる傾向にあり、いくつかのグループが最近、最先端のスコアベースの拡散モデルが特に高い性能と柔軟性をもたらすことを示した。 本稿では,拡散モデルを用いた後方サンプリングの強力なパラダイムを,リッチで構造化されたノイズモデルを含むように拡張できることを示す。 そこで本研究では,雑音と信号生成分布の学習スコアを用いた共条件逆拡散法を提案する。 本研究では,構造化雑音を伴う様々な逆問題に対して,正規化フローや逆ネットワークを用いた競合ベースラインよりも高い性能を示す。 これにより、非ガウス測度モデルにおける逆問題に対する拡散モデリングの新しい機会と関連する実践的応用が開かれる。

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