論文の概要: Score-Based Diffusion Models as Principled Priors for Inverse Imaging

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.11751v1
• Date: Sun, 23 Apr 2023 21:05:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-25 16:37:31.415800
• Title: Score-Based Diffusion Models as Principled Priors for Inverse Imaging
• Title（参考訳）: 逆イメージングの原理的前提としてのスコアベース拡散モデル
• Authors: Berthy T. Feng, Jamie Smith, Michael Rubinstein, Huiwen Chang, Katherine L. Bouman, William T. Freeman
• Abstract要約: 本稿では, この確率関数を変分推論に用いることにより, 後部から試料を抽出する方法を示す。 以上の結果から,より高度なデータ駆動画像により,スコアに基づく事前推定が原理的推論を可能にすることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.161516065682754
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: It is important in computational imaging to understand the uncertainty of images reconstructed from imperfect measurements. We propose turning score-based diffusion models into principled priors (``score-based priors'') for analyzing a posterior of images given measurements. Previously, probabilistic priors were limited to handcrafted regularizers and simple distributions. In this work, we empirically validate the theoretically-proven probability function of a score-based diffusion model. We show how to sample from resulting posteriors by using this probability function for variational inference. Our results, including experiments on denoising, deblurring, and interferometric imaging, suggest that score-based priors enable principled inference with a sophisticated, data-driven image prior.
• Abstract（参考訳）: 不完全な測定から再構成された画像の不確かさを理解することは計算イメージングにおいて重要である。 そこで我々は,スコアベース拡散モデルを用いて,評価した画像の後部を解析する原理的先行値(`score-based priors'')を提案する。 以前は確率的先行は手作りの正規化器と単純な分布に限られていた。 本研究では,スコアベース拡散モデルの理論的に証明された確率関数を実験的に検証する。 この確率関数を変分推論に用いて、結果の後方から標本を採取する方法を示す。 以上の結果から,より高度なデータ駆動画像により,スコアに基づく事前推定が原理的推論を可能にすることが示唆された。

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