論文の概要: Solving Linear Inverse Problems Provably via Posterior Sampling with Latent Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.00619v1
• Date: Sun, 2 Jul 2023 17:21:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-05 15:06:56.528966
• Title: Solving Linear Inverse Problems Provably via Posterior Sampling with Latent Diffusion Models
• Title（参考訳）: 潜時拡散モデルを用いた後方サンプリングによる線形逆問題の解法
• Authors: Litu Rout and Negin Raoof and Giannis Daras and Constantine Caramanis and Alexandros G. Dimakis and Sanjay Shakkottai
• Abstract要約: 本稿では,事前学習した潜在拡散モデルを利用した線形逆問題の解法を初めて提案する。 線形モデル設定において,証明可能なサンプル回復を示すアルゴリズムを理論的に解析する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 98.95988351420334
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present the first framework to solve linear inverse problems leveraging pre-trained latent diffusion models. Previously proposed algorithms (such as DPS and DDRM) only apply to pixel-space diffusion models. We theoretically analyze our algorithm showing provable sample recovery in a linear model setting. The algorithmic insight obtained from our analysis extends to more general settings often considered in practice. Experimentally, we outperform previously proposed posterior sampling algorithms in a wide variety of problems including random inpainting, block inpainting, denoising, deblurring, destriping, and super-resolution.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,事前学習した潜在拡散モデルを利用した線形逆問題の最初の枠組みを提案する。 従来提案されたアルゴリズム(DPSやDDRMなど)はピクセル空間拡散モデルにのみ適用される。 線形モデル設定において,証明可能なサンプル回復を示すアルゴリズムを理論的に解析する。 我々の分析から得られたアルゴリズム的洞察は、実際よく考慮されるより一般的な設定にまで拡張される。 実験では, ランダムな塗り込み, ブロック塗り込み, デノージング, デブロリング, デトリップ, スーパーレゾリューションなど, 様々な問題において, 従来提案していた後方サンプリングアルゴリズムを上回った。

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