論文の概要: Accelerating Diffusion Models for Inverse Problems through Shortcut Sampling
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.16965v2
- Date: Thu, 2 May 2024 13:12:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-03 22:39:45.488527
- Title: Accelerating Diffusion Models for Inverse Problems through Shortcut Sampling
- Title（参考訳）: ショートカットサンプリングによる逆問題に対する拡散モデルの高速化
- Authors: Gongye Liu, Haoze Sun, Jiayi Li, Fei Yin, Yujiu Yang,
- Abstract要約: 拡散のためのショートカットサンプリングは、ゼロショット方式で逆問題を解決するための新しいアプローチである。
提案手法は,最先端ゼロショット法と比較して30NFEで競合する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.683124047207414
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Diffusion models have recently demonstrated an impressive ability to address inverse problems in an unsupervised manner. While existing methods primarily focus on modifying the posterior sampling process, the potential of the forward process remains largely unexplored. In this work, we propose Shortcut Sampling for Diffusion(SSD), a novel approach for solving inverse problems in a zero-shot manner. Instead of initiating from random noise, the core concept of SSD is to find a specific transitional state that bridges the measurement image y and the restored image x. By utilizing the shortcut path of "input - transitional state - output", SSD can achieve precise restoration with fewer steps. To derive the transitional state during the forward process, we introduce Distortion Adaptive Inversion. Moreover, we apply back projection as additional consistency constraints during the generation process. Experimentally, we demonstrate SSD's effectiveness on multiple representative IR tasks. Our method achieves competitive results with only 30 NFEs compared to state-of-the-art zero-shot methods(100 NFEs) and outperforms them with 100 NFEs in certain tasks. Code is available at https://github.com/GongyeLiu/SSD
- Abstract（参考訳）: 拡散モデルは最近、教師なしの方法で逆問題に対処する印象的な能力を示した。
既存の手法は、主に後部サンプリングプロセスの変更に焦点を当てているが、前部サンプリングプロセスの可能性はほとんど未解明のままである。
本研究では,ゼロショット方式で逆問題の解法を新たに提案するショートカットサンプリング・フォー・ディフュージョン(SSD)を提案する。
ランダムノイズから始める代わりに、SSDの中核となる概念は、計測画像yと復元された画像xをブリッジする特定の遷移状態を見つけることである。
入力-遷移状態-出力」のショートカットパスを利用することで、SSDはより少ないステップで正確な復元を行うことができる。
前処理中の遷移状態を導出するために、歪み適応反転を導入する。
さらに、生成プロセス中に追加の一貫性制約として、逆予測を適用します。
実験では、複数の代表的赤外線タスクにおいてSSDの有効性を実証した。
提案手法は,最先端ゼロショット法(100 NFE)と比較して30 NFEで競合し,特定のタスクにおいて100 NFEより優れる。
コードはhttps://github.com/GongyeLiu/SSDで入手できる。
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