論文の概要: Training-free Linear Image Inversion via Flows

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.04432v1
• Date: Mon, 25 Sep 2023 22:13:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-15 14:48:55.196037
• Title: Training-free Linear Image Inversion via Flows
• Title（参考訳）: 流路による無訓練線形画像インバージョン
• Authors: Ashwini Pokle, Matthew J. Muckley, Ricky T. Q. Chen, Brian Karrer
• Abstract要約: 本研究では,事前学習フローモデルを用いた画像インバージョンのためのトレーニング不要な手法を提案する。 提案手法では, ノイズの多い線形画像の逆問題に対して, 問題固有のチューニングは不要である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.291903204982326
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Training-free linear inversion involves the use of a pretrained generative model and -- through appropriate modifications to the generation process -- solving inverse problems without any finetuning of the generative model. While recent prior methods have explored the use of diffusion models, they still require the manual tuning of many hyperparameters for different inverse problems. In this work, we propose a training-free method for image inversion using pretrained flow models, leveraging the simplicity and efficiency of Flow Matching models, using theoretically-justified weighting schemes and thereby significantly reducing the amount of manual tuning. In particular, we draw inspiration from two main sources: adopting prior gradient correction methods to the flow regime, and a solver scheme based on conditional Optimal Transport paths. As pretrained diffusion models are widely accessible, we also show how to practically adapt diffusion models for our method. Empirically, our approach requires no problem-specific tuning across an extensive suite of noisy linear image inversion problems on high-dimensional datasets, ImageNet-64/128 and AFHQ-256, and we observe that our flow-based method for image inversion significantly improves upon closely-related diffusion-based linear inversion methods.
• Abstract（参考訳）: トレーニングフリーの線形反転は、事前訓練された生成モデルの使用と、生成過程を適切に修正することで、生成モデルの微調整なしに逆問題を解くことを伴う。 最近の手法では拡散モデルの利用が検討されているが、異なる逆問題に対して多くのハイパーパラメータを手動でチューニングする必要がある。 そこで本研究では,事前学習フローモデルを用いた画像インバージョンのためのトレーニングフリーな手法を提案し,フローマッチングモデルの単純さと効率を活かし,理論的な重み付けスキームを用い,手作業によるチューニング量を大幅に削減する。 特に、フローレシエーションに事前勾配補正法を採用することと、条件付き最適輸送経路に基づく解法スキームの2つの主要な情報源からインスピレーションを得ている。 また, 事前学習した拡散モデルが広く利用できるため, 拡散モデルを効果的に適用する方法を示す。 提案手法は,高次元データセットであるImageNet-64/128とAFHQ-256において,広範にノイズの多い線形画像インバージョン問題に対して,問題固有のチューニングを必要としない。

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