論文の概要: Divide-and-Conquer Posterior Sampling for Denoising Diffusion Priors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.11407v1
• Date: Mon, 18 Mar 2024 01:47:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-19 16:57:28.343380
• Title: Divide-and-Conquer Posterior Sampling for Denoising Diffusion Priors
• Title（参考訳）: 拡散前処理のための分極・コンカレント後方サンプリング
• Authors: Yazid Janati, Alain Durmus, Eric Moulines, Jimmy Olsson,
• Abstract要約: そこで本研究では,中間的および単純な後続サンプリング問題の集合を定義するために異なるアプローチをとっており,その結果,従来の手法と比較して近似誤差が低い。 合成例と様々な画像復元タスクを用いて,一般線形逆問題に対する提案手法の再構築能力を実証的に実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.51814794909746
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Interest in the use of Denoising Diffusion Models (DDM) as priors for solving inverse Bayesian problems has recently increased significantly. However, sampling from the resulting posterior distribution poses a challenge. To solve this problem, previous works have proposed approximations to bias the drift term of the diffusion. In this work, we take a different approach and utilize the specific structure of the DDM prior to define a set of intermediate and simpler posterior sampling problems, resulting in a lower approximation error compared to previous methods. We empirically demonstrate the reconstruction capability of our method for general linear inverse problems using synthetic examples and various image restoration tasks.
• Abstract（参考訳）: 近年,逆ベイズ問題の解法としてDDM(Denoising Diffusion Models)が注目されている。 しかし、結果として生じる後部分布からのサンプリングは困難である。 この問題を解決するために、従来の研究は拡散のドリフト項をバイアスする近似を提案した。 本研究では,従来の手法に比べて近似誤差の低い中間的および単純な後続サンプリング問題の集合を定義する前に,異なるアプローチを採用し,DDMの特定の構造を利用する。 合成例と様々な画像復元タスクを用いて,一般線形逆問題に対する提案手法の再構築能力を実証的に実証した。

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