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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.11407v2
• Date: Mon, 11 Nov 2024 15:31:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-12 14:05:54.204045
• 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, Badr Moufad, Alain Durmus, Eric Moulines, Jimmy Olsson,
• Abstract要約: 提案手法は, 分割・分散型後方サンプリング方式である。 これにより、再トレーニングを必要とせずに、現在のテクニックに関連する近似誤差を低減することができる。 ベイズ逆問題に対するアプローチの汎用性と有効性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.0128625037708
• License:
• Abstract: Recent advancements in solving Bayesian inverse problems have spotlighted denoising diffusion models (DDMs) as effective priors. Although these have great potential, DDM priors yield complex posterior distributions that are challenging to sample. Existing approaches to posterior sampling in this context address this problem either by retraining model-specific components, leading to stiff and cumbersome methods, or by introducing approximations with uncontrolled errors that affect the accuracy of the produced samples. We present an innovative framework, divide-and-conquer posterior sampling, which leverages the inherent structure of DDMs to construct a sequence of intermediate posteriors that guide the produced samples to the target posterior. Our method significantly reduces the approximation error associated with current techniques without the need for retraining. We demonstrate the versatility and effectiveness of our approach for a wide range of Bayesian inverse problems. The code is available at \url{https://github.com/Badr-MOUFAD/dcps}
• Abstract（参考訳）: ベイズ逆問題の解法における最近の進歩は、効果的な先行モデルとしてデノナイジング拡散モデル (DDM) を際立たせている。 これらは大きな可能性を秘めているが、DDM先行はサンプリングが困難である複雑な後部分布を生成する。 この文脈において、既存の後方サンプリングのアプローチは、モデル固有のコンポーネントを再訓練し、硬くやっかいな方法をもたらすか、あるいは、生成したサンプルの精度に影響を与える未制御のエラーを伴う近似を導入することでこの問題に対処する。 本稿では, DDMの固有構造を利用して, 生成したサンプルを対象後部へ誘導する中間後部列を構成する, 革新的なフレームワークである分別/分母後部サンプリングを提案する。 提案手法は, 再学習を必要とせず, 従来の手法による近似誤差を大幅に低減する。 ベイズ逆問題に対するアプローチの汎用性と有効性を示す。 コードは \url{https://github.com/Badr-MOUFAD/dcps} で入手できる。

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