論文の概要: Image Restoration by Denoising Diffusion Models with Iteratively Preconditioned Guidance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.16519v2
• Date: Sun, 14 Apr 2024 17:56:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-16 22:48:02.637019
• Title: Image Restoration by Denoising Diffusion Models with Iteratively Preconditioned Guidance
• Title（参考訳）: 反復的プレコンディショニング誘導による拡散モデルによる画像復元
• Authors: Tomer Garber, Tom Tirer,
• Abstract要約: 深層ニューラルネットワークのトレーニングは、画像復元問題に対処するための一般的なアプローチとなっている。 低ノイズ環境では、バックプロジェクション(BP)に基づくガイダンスが有望な戦略であることが示されている。 本稿では,BPベースのガイダンスから少なくとも2乗のガイダンスへのトラバースを可能にする,事前条件に基づく新しいガイダンス手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.975341265604577
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Training deep neural networks has become a common approach for addressing image restoration problems. An alternative for training a "task-specific" network for each observation model is to use pretrained deep denoisers for imposing only the signal's prior within iterative algorithms, without additional training. Recently, a sampling-based variant of this approach has become popular with the rise of diffusion/score-based generative models. Using denoisers for general purpose restoration requires guiding the iterations to ensure agreement of the signal with the observations. In low-noise settings, guidance that is based on back-projection (BP) has been shown to be a promising strategy (used recently also under the names "pseudoinverse" or "range/null-space" guidance). However, the presence of noise in the observations hinders the gains from this approach. In this paper, we propose a novel guidance technique, based on preconditioning that allows traversing from BP-based guidance to least squares based guidance along the restoration scheme. The proposed approach is robust to noise while still having much simpler implementation than alternative methods (e.g., it does not require SVD or a large number of iterations). We use it within both an optimization scheme and a sampling-based scheme, and demonstrate its advantages over existing methods for image deblurring and super-resolution.
• Abstract（参考訳）: 深層ニューラルネットワークのトレーニングは、画像復元問題に対処するための一般的なアプローチとなっている。 各観測モデルに対して「タスク固有の」ネットワークをトレーニングする別の方法は、事前訓練されたディープデノイザを使用して、追加のトレーニングをすることなく、信号の事前の反復アルゴリズムのみを付与することである。 近年,拡散/スコアベース生成モデルの普及により,本手法のサンプリングに基づく変種が普及している。 一般的な目的の復元にデノイザーを使用するには、観測と信号の一致を保証するために反復を導く必要がある。 低ノイズ環境では、バックプロジェクション(BP)に基づくガイダンスは有望な戦略であることが示されている(最近は"pseudoinverse" や "range/null-space" と呼ばれることもある)。 しかし、観測におけるノイズの存在は、このアプローチの利益を妨げている。 本稿では,BPをベースとしたガイダンスから,修復計画に沿った最小2乗のガイダンスへのトラバースを可能にする,事前条件に基づく新しいガイダンス手法を提案する。 提案手法はノイズに対して堅牢であり、代替手法よりもはるかに単純な実装である(例えば、SVDや多数のイテレーションを必要としない)。 最適化スキームとサンプリングベーススキームの両方で使用し、既存の画像劣化法と超解像法に勝る利点を実証する。

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