論文の概要: Generalised Probabilistic Diffusion Scale-Spaces

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.08511v1
• Date: Fri, 15 Sep 2023 16:17:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-18 13:50:00.091312
• Title: Generalised Probabilistic Diffusion Scale-Spaces
• Title（参考訳）: 一般化確率拡散スケール空間
• Authors: Pascal Peter
• Abstract要約: 確率的拡散モデルは学習された分布から新しい画像のサンプリングに優れている。 対応する学習された逆処理は、画像を生成し、サイド情報に基づいて条件付けすることができる。 拡散・浸透フィルタと概念的および経験的関係を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.52292571922932
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Probabilistic diffusion models excel at sampling new images from learned distributions. Originally motivated by drift-diffusion concepts from physics, they apply image perturbations such as noise and blur in a forward process that results in a tractable probability distribution. A corresponding learned reverse process generates images and can be conditioned on side information, which leads to a wide variety of practical applications. Most of the research focus currently lies on practice-oriented extensions. In contrast, the theoretical background remains largely unexplored, in particular the relations to drift-diffusion. In order to shed light on these connections to classical image filtering, we propose a generalised scale-space theory for probabilistic diffusion models. Moreover, we show conceptual and empirical connections to diffusion and osmosis filters.
• Abstract（参考訳）: 確率拡散モデルは学習分布から新しい画像のサンプリングに優れている。 元々は物理からのドリフト拡散の概念に動機付けられ、ノイズやぼやきといった画像の摂動を前方のプロセスに応用し、従順な確率分布をもたらす。 学習された逆プロセスは画像を生成し、サイド情報で条件付けできるため、様々な応用が期待できる。 現在、研究の焦点はプラクティス指向の拡張である。 対照的に、理論的な背景は、特にドリフト拡散との関係についてほとんど解明されていない。 古典的画像フィルタリングとの接続に光を当てるために,確率的拡散モデルに対する一般化されたスケール空間理論を提案する。 さらに,拡散フィルタと浸透フィルタとの概念的および経験的関係を示す。

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