論文の概要: INDigo: An INN-Guided Probabilistic Diffusion Algorithm for Inverse Problems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.02949v1
• Date: Mon, 5 Jun 2023 15:14:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-06 14:23:16.619988
• Title: INDigo: An INN-Guided Probabilistic Diffusion Algorithm for Inverse Problems
• Title（参考訳）: INDigo:逆問題に対する INN-Guided Probabilistic Diffusion Algorithm
• Authors: Di You, Andreas Floros, Pier Luigi Dragotti
• Abstract要約: 一般逆問題に対する非可逆ニューラルネットワーク(INN)と拡散モデルを組み合わせた手法を提案する。 具体的には、任意の劣化過程をシミュレートするためにINNの前方処理を訓練し、逆処理を再構成プロセスとして使用する。 本アルゴリズムは, 劣化過程で失われる詳細を効果的に推定し, 劣化モデルのクローズドフォーム表現を知る必要により, もはや制限されない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.693710075183844
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently it has been shown that using diffusion models for inverse problems can lead to remarkable results. However, these approaches require a closed-form expression of the degradation model and can not support complex degradations. To overcome this limitation, we propose a method (INDigo) that combines invertible neural networks (INN) and diffusion models for general inverse problems. Specifically, we train the forward process of INN to simulate an arbitrary degradation process and use the inverse as a reconstruction process. During the diffusion sampling process, we impose an additional data-consistency step that minimizes the distance between the intermediate result and the INN-optimized result at every iteration, where the INN-optimized image is composed of the coarse information given by the observed degraded image and the details generated by the diffusion process. With the help of INN, our algorithm effectively estimates the details lost in the degradation process and is no longer limited by the requirement of knowing the closed-form expression of the degradation model. Experiments demonstrate that our algorithm obtains competitive results compared with recently leading methods both quantitatively and visually. Moreover, our algorithm performs well on more complex degradation models and real-world low-quality images.
• Abstract（参考訳）: 近年,逆問題に対する拡散モデルの利用は顕著な結果をもたらすことが示されている。 しかし、これらのアプローチは分解モデルの閉形式表現を必要とし、複雑な分解をサポートできない。 この制限を克服するために、一般的な逆問題に対する可逆ニューラルネットワーク(INN)と拡散モデルを組み合わせた手法(INDigo)を提案する。 具体的には,innの進行過程を訓練し,任意の劣化過程をシミュレートし,その逆過程を再構成過程として用いる。 拡散サンプリングプロセスでは, 中間結果と INN 最適化結果の距離を最小化するデータ一貫性を付加し, INN 最適化画像は, 観測された劣化画像から得られた粗い情報と拡散過程によって生成された詳細とから構成される。 INNの助けを借りて、我々のアルゴリズムは、劣化過程で失われた詳細を効果的に推定し、劣化モデルのクローズドフォーム表現を知る必要性により、もはや制限されない。 実験により,最近の先行手法と定量的および視覚的に比較して,アルゴリズムが競争結果を得ることが示された。 さらに, このアルゴリズムは, より複雑な劣化モデルと実世界の低品質画像でよく機能する。

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