論文の概要: Direct Diffusion Bridge using Data Consistency for Inverse Problems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.19809v2
• Date: Tue, 24 Oct 2023 22:29:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-26 20:29:46.231383
• Title: Direct Diffusion Bridge using Data Consistency for Inverse Problems
• Title（参考訳）: 逆問題に対するデータ一貫性を用いた直接拡散ブリッジ
• Authors: Hyungjin Chung, Jeongsol Kim, Jong Chul Ye
• Abstract要約: 拡散モデルに基づく逆問題解法は優れた性能を示したが、速度は制限されている。 いくつかの最近の研究は、拡散プロセスを構築し、クリーンで破損したものを直接ブリッジすることでこの問題を緩和しようと試みている。 微調整を必要とせずにデータの一貫性を強制する改良された推論手順を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.04689839117692
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Diffusion model-based inverse problem solvers have shown impressive performance, but are limited in speed, mostly as they require reverse diffusion sampling starting from noise. Several recent works have tried to alleviate this problem by building a diffusion process, directly bridging the clean and the corrupted for specific inverse problems. In this paper, we first unify these existing works under the name Direct Diffusion Bridges (DDB), showing that while motivated by different theories, the resulting algorithms only differ in the choice of parameters. Then, we highlight a critical limitation of the current DDB framework, namely that it does not ensure data consistency. To address this problem, we propose a modified inference procedure that imposes data consistency without the need for fine-tuning. We term the resulting method data Consistent DDB (CDDB), which outperforms its inconsistent counterpart in terms of both perception and distortion metrics, thereby effectively pushing the Pareto-frontier toward the optimum. Our proposed method achieves state-of-the-art results on both evaluation criteria, showcasing its superiority over existing methods. Code is available at https://github.com/HJ-harry/CDDB
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルに基づく逆問題解法は優れた性能を示したが、主にノイズから始まる逆拡散サンプリングを必要とするため、速度は制限されている。 最近のいくつかの研究は、特定の逆問題に対してクリーンと腐敗を直接ブリッジすることで拡散過程を構築することでこの問題を緩和しようと試みている。 本稿では,これらの既存の研究をDDB (Direct Diffusion Bridges) という名前で統一し,異なる理論に動機付けられながら,結果のアルゴリズムがパラメータの選択でのみ異なることを示す。 そして、現在のddbフレームワークの重要な制限、すなわちデータの一貫性が保証されないことを強調します。 この問題に対処するため,我々は,微調整を必要とせずにデータ一貫性を課す修正推論手順を提案する。 得られた手法データをCDDB (Consistent DDB) と呼び、知覚と歪みの両指標において矛盾する結果が得られ、Pareto-frontier を最適な方向に効果的に推し進める。 提案手法は両評価基準の最先端化を実現し,既存手法よりも優れていることを示す。 コードはhttps://github.com/HJ-harry/CDDBで入手できる。

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