論文の概要: Listening to the Noise: Blind Denoising with Gibbs Diffusion
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.19455v2
- Date: Tue, 25 Jun 2024 22:43:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-27 18:55:03.163247
- Title: Listening to the Noise: Blind Denoising with Gibbs Diffusion
- Title（参考訳）: 騒音に耳を傾ける:ギブズ拡散によるブラインドデノイング
- Authors: David Heurtel-Depeiges, Charles C. Margossian, Ruben Ohana, Bruno Régaldo-Saint Blancard,
- Abstract要約: 雑音分布の族に先立って信号のマッピングを訓練した条件拡散モデルからサンプリングステップを交互に行うギブスアルゴリズムを開発した。
我々の理論的分析は潜在的な落とし穴を強調し、診断利用をガイドし、ギブス定常分布の誤差を定量化する。
本研究では,1)未知の振幅とスペクトル指数を持つ有色雑音を含む自然画像の視覚的復調,2)宇宙論の問題について述べる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.310554658046964
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In recent years, denoising problems have become intertwined with the development of deep generative models. In particular, diffusion models are trained like denoisers, and the distribution they model coincide with denoising priors in the Bayesian picture. However, denoising through diffusion-based posterior sampling requires the noise level and covariance to be known, preventing blind denoising. We overcome this limitation by introducing Gibbs Diffusion (GDiff), a general methodology addressing posterior sampling of both the signal and the noise parameters. Assuming arbitrary parametric Gaussian noise, we develop a Gibbs algorithm that alternates sampling steps from a conditional diffusion model trained to map the signal prior to the family of noise distributions, and a Monte Carlo sampler to infer the noise parameters. Our theoretical analysis highlights potential pitfalls, guides diagnostic usage, and quantifies errors in the Gibbs stationary distribution caused by the diffusion model. We showcase our method for 1) blind denoising of natural images involving colored noises with unknown amplitude and spectral index, and 2) a cosmology problem, namely the analysis of cosmic microwave background data, where Bayesian inference of "noise" parameters means constraining models of the evolution of the Universe.
- Abstract（参考訳）: 近年, 深層生成モデルの開発に問題視が絡み合っている。
特に拡散モデルはデノイザーのように訓練され、それらがモデル化する分布はベイズ図におけるデノイジング先行と一致する。
しかし、拡散に基づく後部サンプリングではノイズレベルと共分散が知られなければならず、ブラインド・デノナイジングが防止される。
本稿では,Gibs Diffusion(GDiff)という,信号と雑音パラメータの両方の後方サンプリングに対処する一般的な手法を導入することで,この制限を克服する。
任意のパラメトリックガウス雑音を仮定し、雑音分布の族に先立って信号のマッピングを訓練した条件拡散モデルからサンプリングステップを交互に行うギブスアルゴリズムと、ノイズパラメータを推測するモンテカルロサンプリング器を開発する。
我々の理論的解析は潜在的な落とし穴を強調し、診断用法をガイドし、拡散モデルによるギブス定常分布の誤差を定量化する。
私たちは私たちの方法を紹介します
1)未知の振幅とスペクトル指数を有する色付き雑音を含む自然画像のブラインドノイズ化
2)宇宙論の問題、すなわち宇宙マイクロ波背景データの解析では、ベイジアンが「ノイズ」パラメータを推定することは宇宙の進化の制約モデルを意味する。
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