論文の概要: Solving Inverse Problems with Latent Diffusion Models via Hard Data Consistency

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.08123v3
• Date: Tue, 16 Apr 2024 02:37:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-18 02:19:33.694065
• Title: Solving Inverse Problems with Latent Diffusion Models via Hard Data Consistency
• Title（参考訳）: ハードデータ一貫性による潜時拡散モデルによる逆問題の解法
• Authors: Bowen Song, Soo Min Kwon, Zecheng Zhang, Xinyu Hu, Qing Qu, Liyue Shen,
• Abstract要約: 画素空間におけるトレーニング拡散モデルは、データ集約的かつ計算的に要求される。 非常に低次元空間で動作する潜在拡散モデルは、これらの課題に対する解決策を提供する。 我々は,事前学習した潜在拡散モデルを用いて,一般的な逆問題を解決するアルゴリズムであるtextitReSampleを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.671153315762146
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Diffusion models have recently emerged as powerful generative priors for solving inverse problems. However, training diffusion models in the pixel space are both data-intensive and computationally demanding, which restricts their applicability as priors for high-dimensional real-world data such as medical images. Latent diffusion models, which operate in a much lower-dimensional space, offer a solution to these challenges. However, incorporating latent diffusion models to solve inverse problems remains a challenging problem due to the nonlinearity of the encoder and decoder. To address these issues, we propose \textit{ReSample}, an algorithm that can solve general inverse problems with pre-trained latent diffusion models. Our algorithm incorporates data consistency by solving an optimization problem during the reverse sampling process, a concept that we term as hard data consistency. Upon solving this optimization problem, we propose a novel resampling scheme to map the measurement-consistent sample back onto the noisy data manifold and theoretically demonstrate its benefits. Lastly, we apply our algorithm to solve a wide range of linear and nonlinear inverse problems in both natural and medical images, demonstrating that our approach outperforms existing state-of-the-art approaches, including those based on pixel-space diffusion models.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルは近年、逆問題を解決するための強力な生成前駆体として出現している。 しかし、画素空間におけるトレーニング拡散モデルは、データ集約的かつ計算的に要求されるものであり、医用画像などの高次元実世界のデータに対する先行データとしての適用性を制限している。 非常に低次元空間で動作する潜在拡散モデルは、これらの課題に対する解決策を提供する。 しかし、逆問題に対する遅延拡散モデルの導入は、エンコーダとデコーダの非線形性のため、依然として難しい問題である。 これらの問題に対処するために、事前学習された潜伏拡散モデルを用いて一般的な逆問題を解決するアルゴリズムである「textit{ReSample}」を提案する。 本アルゴリズムは,データ整合性(ハードデータ整合性)の概念である逆サンプリングプロセスにおいて,データ整合性(データ整合性)を解くことによって,データ整合性(データ整合性)を包含する。 この最適化問題の解決にあたり, 実測値を持つサンプルを雑音の多いデータ多様体にマッピングし, その利点を理論的に示す新しい再サンプリング手法を提案する。 最後に,本アルゴリズムを用いて,自然画像と医用画像の両方において,線形および非線形の逆問題に対する幅広い問題を解く。

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