論文の概要: Steerable Conditional Diffusion for Out-of-Distribution Adaptation in Imaging Inverse Problems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.14409v1
• Date: Mon, 28 Aug 2023 08:47:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-29 14:39:08.946429
• Title: Steerable Conditional Diffusion for Out-of-Distribution Adaptation in Imaging Inverse Problems
• Title（参考訳）: 画像逆問題における分布外適応のための定常拡散
• Authors: Riccardo Barbano, Alexander Denker, Hyungjin Chung, Tae Hoon Roh, Simon Arrdige, Peter Maass, Bangti Jin, Jong Chul Ye
• Abstract要約: 我々は、ステアブル条件拡散と呼ばれる新しいサンプリングフレームワークを導入する。 このフレームワークは、利用可能な測定データに特化してデノイングネットワークを適用する。 我々は多様な画像モダリティをまたいだOOD性能の大幅な向上を実現した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 78.76955228709241
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Denoising diffusion models have emerged as the go-to framework for solving inverse problems in imaging. A critical concern regarding these models is their performance on out-of-distribution (OOD) tasks, which remains an under-explored challenge. Realistic reconstructions inconsistent with the measured data can be generated, hallucinating image features that are uniquely present in the training dataset. To simultaneously enforce data-consistency and leverage data-driven priors, we introduce a novel sampling framework called Steerable Conditional Diffusion. This framework adapts the denoising network specifically to the available measured data. Utilising our proposed method, we achieve substantial enhancements in OOD performance across diverse imaging modalities, advancing the robust deployment of denoising diffusion models in real-world applications.
• Abstract（参考訳）: 画像の逆問題を解くためのgo-toフレームワークとしてデノイジン拡散モデルが登場している。 これらのモデルに対する重要な懸念は、アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)タスクのパフォーマンスである。 トレーニングデータセットに特有の画像特徴を幻覚させることにより、測定データと矛盾する現実的な再構成を生成することができる。 データ一貫性とデータ駆動優先性を同時に活用するために,ステアブル条件拡散と呼ばれる新しいサンプリングフレームワークを提案する。 このフレームワークは、利用可能な測定データに特化ネットワークを適応させる。 提案手法を用いて,様々な画像モダリティにまたがるOOD性能の大幅な向上を実現し,実世界のアプリケーションにおけるデノナイズ拡散モデルのロバスト展開を推し進める。

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