論文の概要: Score-Based Diffusion Models as Principled Priors for Inverse Imaging
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.11751v2
- Date: Mon, 28 Aug 2023 22:38:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-30 18:27:51.270491
- 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,スコアに基づく拡散モデルを原理化された画像優先モデルに変換することを提案する。
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。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.19536250098105
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Priors are essential for reconstructing images from noisy and/or incomplete
measurements. The choice of the prior determines both the quality and
uncertainty of recovered images. We propose turning score-based diffusion
models into principled image 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）: 前者はノイズや不完全な測定から画像の再構成に不可欠である。
前者の選択は、回収された画像の品質と不確実性の両方を決定する。
そこで本稿では,スコアに基づく拡散モデルを原理的画像プリエント(score-based priors)に変換し,計測結果の後方を解析する。
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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