論文の概要: Prompt-tuning latent diffusion models for inverse problems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.01110v1
- Date: Mon, 2 Oct 2023 11:31:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-04 22:12:35.156163
- Title: Prompt-tuning latent diffusion models for inverse problems
- Title（参考訳）: 逆問題に対するプロンプトチューニング潜在拡散モデル
- Authors: Hyungjin Chung, Jong Chul Ye, Peyman Milanfar, Mauricio Delbracio
- Abstract要約: 本稿では,テキストから画像への遅延拡散モデルを用いた逆問題の画像化手法を提案する。
P2Lと呼ばれる本手法は,超解像,デブロアリング,インパインティングなどの様々なタスクにおいて,画像拡散モデルと潜時拡散モデルに基づく逆問題解法の両方に優れる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 72.13952857287794
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: We propose a new method for solving imaging inverse problems using
text-to-image latent diffusion models as general priors. Existing methods using
latent diffusion models for inverse problems typically rely on simple null text
prompts, which can lead to suboptimal performance. To address this limitation,
we introduce a method for prompt tuning, which jointly optimizes the text
embedding on-the-fly while running the reverse diffusion process. This allows
us to generate images that are more faithful to the diffusion prior. In
addition, we propose a method to keep the evolution of latent variables within
the range space of the encoder, by projection. This helps to reduce image
artifacts, a major problem when using latent diffusion models instead of
pixel-based diffusion models. Our combined method, called P2L, outperforms both
image- and latent-diffusion model-based inverse problem solvers on a variety of
tasks, such as super-resolution, deblurring, and inpainting.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,テキストから画像への遅延拡散モデルを用いた逆問題の画像化手法を提案する。
逆問題に潜伏拡散モデルを用いる既存の手法は、通常単純なnullテキストプロンプトに依存している。
この制限に対処するために,逆拡散処理を実行しながらオンザフライでテキスト埋め込みを最適化するプロンプトチューニング法を提案する。
これにより、以前の拡散に忠実な画像を生成することができる。
さらに,エンコーダの範囲空間内における潜在変数の進化を投影によって維持する手法を提案する。
これはピクセルベースの拡散モデルではなく潜在拡散モデルを使う際に大きな問題となる画像アーティファクトを減らすのに役立つ。
P2Lと呼ばれる組み合わせの手法は,超解像,デブロアリング,塗装などの様々なタスクにおいて,画像拡散モデルと潜時拡散モデルに基づく逆問題解法の両方に優れる。
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