論文の概要: Regularization by Texts for Latent Diffusion Inverse Solvers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.15658v1
• Date: Mon, 27 Nov 2023 09:40:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-28 16:28:18.421262
• Title: Regularization by Texts for Latent Diffusion Inverse Solvers
• Title（参考訳）: 潜在拡散逆解法のためのテキストによる正則化
• Authors: Jeongsol Kim, Geon Yeong Park, Hyungjin Chung, Jong Chul Ye
• Abstract要約: テキストによる正規化(TReg)を取り入れた新しい潜伏拡散逆解法を提案する。 具体的には、TRegは、逆サンプリングフェーズにおける解の先入観をテキストで記述する。 包括的実験の結果,TRegは潜伏拡散逆解法における曖昧さを軽減できた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 61.15322934427855
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The recent advent of diffusion models has led to significant progress in solving inverse problems, leveraging these models as effective generative priors. Nonetheless, challenges related to the ill-posed nature of such problems remain, often due to inherent ambiguities in measurements. Drawing inspiration from the human ability to resolve visual ambiguities through perceptual biases, here we introduce a novel latent diffusion inverse solver by incorporating regularization by texts (TReg). Specifically, TReg applies the textual description of the preconception of the solution during the reverse sampling phase, of which description isndynamically reinforced through null-text optimization for adaptive negation. Our comprehensive experimental results demonstrate that TReg successfully mitigates ambiguity in latent diffusion inverse solvers, enhancing their effectiveness and accuracy.
• Abstract（参考訳）: 近年の拡散モデルの出現は、これらのモデルを効果的な生成先行として活用し、逆問題の解決に大きな進歩をもたらした。 それにもかかわらず、そのような問題の不適切な性質に関する課題は、しばしば測定の固有の曖昧さのために残されている。 本稿では,知覚バイアスによる視覚の曖昧さを解決する人間の能力からインスピレーションを得て,テキストによる正規化(treg)を組み込んだ新しい潜在拡散逆解法を提案する。 具体的には、tregは逆サンプリングフェーズ中に解の先入観のテキスト記述を適用し、その記述は適応否定のためのヌルテキスト最適化によって動的に強化される。 包括的実験の結果,TRegは潜伏拡散逆解法における曖昧さを軽減し,その有効性と精度を高めた。

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