論文の概要: Ambient Diffusion Posterior Sampling: Solving Inverse Problems with Diffusion Models Trained on Corrupted Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.08728v2
• Date: Mon, 21 Apr 2025 23:33:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-01 05:13:52.546503
• Title: Ambient Diffusion Posterior Sampling: Solving Inverse Problems with Diffusion Models Trained on Corrupted Data
• Title（参考訳）: アンビエント拡散後サンプリング:崩壊データを用いた拡散モデルによる逆問題の解法
• Authors: Asad Aali, Giannis Daras, Brett Levac, Sidharth Kumar, Alexandros G. Dimakis, Jonathan I. Tamir,
• Abstract要約: 線形に破損したデータから学習した拡散モデルを用いて逆問題を解決するためのフレームワークを提供する。 加速度係数R=2,4,6,8のサブサンプルによるマルチコイル測定にのみアクセス可能なMRI拡散モデルを訓練する。 高加速度環境下でのMRI再構成において、サブサンプルデータでトレーニングされたA-DPSモデルは、完全サンプルデータでトレーニングされたモデルよりも逆問題の解決に適している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.09959775518994
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We provide a framework for solving inverse problems with diffusion models learned from linearly corrupted data. Firstly, we extend the Ambient Diffusion framework to enable training directly from measurements corrupted in the Fourier domain. Subsequently, we train diffusion models for MRI with access only to Fourier subsampled multi-coil measurements at acceleration factors R= 2,4,6,8. Secondly, we propose Ambient Diffusion Posterior Sampling (A-DPS), a reconstruction algorithm that leverages generative models pre-trained on one type of corruption (e.g. image inpainting) to perform posterior sampling on measurements from a different forward process (e.g. image blurring). For MRI reconstruction in high acceleration regimes, we observe that A-DPS models trained on subsampled data are better suited to solving inverse problems than models trained on fully sampled data. We also test the efficacy of A-DPS on natural image datasets (CelebA, FFHQ, and AFHQ) and show that A-DPS can sometimes outperform models trained on clean data for several image restoration tasks in both speed and performance.
• Abstract（参考訳）: 線形に破損したデータから学習した拡散モデルを用いて逆問題を解決するためのフレームワークを提供する。 まずAmbient Diffusionフレームワークを拡張して、Fourierドメインで破損した測定結果から直接トレーニングを可能にします。 次に, 加速度係数R=2,4,6,8のFourierサブサンプリングマルチコイル測定にのみアクセス可能なMRI拡散モデルを訓練する。 次に,A-DPS (Ambient Diffusion Posterior Smpling) を提案する。A-DPS (Ambient Diffusion Posterior Smpling, A-DPS) は,1種類の汚損(eg image inpainting)で事前学習した生成モデルを利用して,異なる前処理(eg image blurring)から測定した後続サンプリングを行う。 高加速度環境下でのMRI再構成において、サブサンプルデータでトレーニングされたA-DPSモデルは、完全サンプルデータでトレーニングされたモデルよりも逆問題の解決に適している。 また、自然画像データセット(CelebA、FFHQ、AFHQ)に対するA-DPSの有効性を検証し、A-DPSが、いくつかの画像復元タスクにおいて、速度と性能の両方において、クリーンなデータで訓練されたモデルよりも優れていることを示す。

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