論文の概要: Adapt and Diffuse: Sample-adaptive Reconstruction via Latent Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.06642v3
• Date: Mon, 19 Aug 2024 22:29:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-21 20:51:22.431950
• Title: Adapt and Diffuse: Sample-adaptive Reconstruction via Latent Diffusion Models
• Title（参考訳）: 適応と拡散:潜在拡散モデルによるサンプル適応再構成
• Authors: Zalan Fabian, Berk Tinaz, Mahdi Soltanolkotabi,
• Abstract要約: 逆問題は、ノイズや(非線形でない)観測からクリーンな信号を回復することが目的である複数のアプリケーションで発生する。 我々のキーとなる観察は、既存の逆問題解決器のほとんどは、再構成作業の難易度に計算力を適応させる能力が欠如していることである。 オートエンコーダの潜時空間における劣化信号の劣化度を推定するために,$textitseverity encoding$という新しい手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.5360032541275
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Inverse problems arise in a multitude of applications, where the goal is to recover a clean signal from noisy and possibly (non)linear observations. The difficulty of a reconstruction problem depends on multiple factors, such as the ground truth signal structure, the severity of the degradation and the complex interactions between the above. This results in natural sample-by-sample variation in the difficulty of a reconstruction problem. Our key observation is that most existing inverse problem solvers lack the ability to adapt their compute power to the difficulty of the reconstruction task, resulting in subpar performance and wasteful resource allocation. We propose a novel method, $\textit{severity encoding}$, to estimate the degradation severity of corrupted signals in the latent space of an autoencoder. We show that the estimated severity has strong correlation with the true corruption level and can provide useful hints on the difficulty of reconstruction problems on a sample-by-sample basis. Furthermore, we propose a reconstruction method based on latent diffusion models that leverages the predicted degradation severities to fine-tune the reverse diffusion sampling trajectory and thus achieve sample-adaptive inference times. Our framework, Flash-Diffusion, acts as a wrapper that can be combined with any latent diffusion-based baseline solver, imbuing it with sample-adaptivity and acceleration. We perform experiments on both linear and nonlinear inverse problems and demonstrate that our technique greatly improves the performance of the baseline solver and achieves up to $10\times$ acceleration in mean sampling speed.
• Abstract（参考訳）: 逆問題は、ノイズや(非線形でない)観測からクリーンな信号を回復することが目的である複数のアプリケーションで発生する。 再構成問題の難しさは、基底真理信号構造、劣化の深刻度、上記間の複雑な相互作用など、複数の要因に依存する。 その結果, 復元問題の難易度は, 自然サンプル・バイ・サンプルの変動が生じた。 我々のキーとなる観察は、既存の逆問題解決器のほとんどは、その計算力を再構築作業の難しさに適応させる能力に欠けており、その結果、性能が劣り、リソースの割り当てが無駄になるということである。 オートエンコーダの潜時空間における劣化信号の劣化度を推定する新しい手法である$\textit{severity encoding}$を提案する。 推定重大度が真の汚損レベルと強く相関していることを示し,サンプル・バイ・サンプルに基づく復元問題の難しさを示唆する有用なヒントを提供する。 さらに, 遅延拡散モデルに基づく逆拡散サンプリング軌道を微調整し, サンプル適応推論時間を実現する手法を提案する。 私たちのフレームワークであるFlash-Diffusionは、遅延拡散ベースのベースラインソルバと組み合わせて、サンプル適応性と加速度を付与するラッパーとして機能します。 線形逆問題と非線形逆問題の両方について実験を行い、本手法がベースラインソルバの性能を大幅に改善し、平均サンプリング速度で最大10\times$Acceleratorを実現することを示した。

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