論文の概要: GSURE-Based Diffusion Model Training with Corrupted Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.13128v2
• Date: Thu, 13 Jun 2024 18:11:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-17 20:03:08.348054
• Title: GSURE-Based Diffusion Model Training with Corrupted Data
• Title（参考訳）: 故障データを用いたGSUREに基づく拡散モデルトレーニング
• Authors: Bahjat Kawar, Noam Elata, Tomer Michaeli, Michael Elad,
• Abstract要約: 本稿では, 劣化データのみに基づく生成拡散モデルのための新しいトレーニング手法を提案する。 顔画像と磁気共鳴画像(MRI)の撮影技術について紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.56267114494076
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Diffusion models have demonstrated impressive results in both data generation and downstream tasks such as inverse problems, text-based editing, classification, and more. However, training such models usually requires large amounts of clean signals which are often difficult or impossible to obtain. In this work, we propose a novel training technique for generative diffusion models based only on corrupted data. We introduce a loss function based on the Generalized Stein's Unbiased Risk Estimator (GSURE), and prove that under some conditions, it is equivalent to the training objective used in fully supervised diffusion models. We demonstrate our technique on face images as well as Magnetic Resonance Imaging (MRI), where the use of undersampled data significantly alleviates data collection costs. Our approach achieves generative performance comparable to its fully supervised counterpart without training on any clean signals. In addition, we deploy the resulting diffusion model in various downstream tasks beyond the degradation present in the training set, showcasing promising results.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルは、逆問題、テキストベースの編集、分類など、データ生成と下流タスクの両方において顕著な結果を示している。 しかし、そのようなモデルの訓練は通常、しばしば入手が困難または不可能な大量のクリーン信号を必要とする。 本研究では, 劣化データのみに基づく生成拡散モデルのための新しい学習手法を提案する。 我々は、一般化されたスタインのアンバイアスドリスク推定器(GSURE)に基づく損失関数を導入し、ある条件下では、完全に教師付き拡散モデルで使用される訓練目標と等価であることを示す。 顔画像やMRI(MRI)において、アンダーサンプルデータの使用によりデータ収集コストを大幅に軽減する手法を実証する。 本手法は,クリーン信号のトレーニングを行なわずに,完全教師付きシステムに匹敵する生成性能を実現する。 さらに、トレーニングセットに存在する劣化以外の様々な下流タスクにおいて、結果の拡散モデルをデプロイし、有望な結果を示す。

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