論文の概要: Optimized Linear Measurements for Inverse Problems using Diffusion-Based Image Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.17456v1
• Date: Wed, 22 May 2024 20:38:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-30 00:20:06.400566
• Title: Optimized Linear Measurements for Inverse Problems using Diffusion-Based Image Generation
• Title（参考訳）: 拡散画像生成を用いた逆問題に対する最適線形測定
• Authors: Ling-Qi Zhang, Zahra Kadkhodaie, Eero P. Simoncelli, David H. Brainard,
• Abstract要約: 線形測定の小さな集合から高次元信号を再構成する問題を再検討する。 我々は,SSIMの知覚的損失に対する測定値の最適化が,知覚的再構築に繋がることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.297832938258841
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We re-examine the problem of reconstructing a high-dimensional signal from a small set of linear measurements, in combination with image prior from a diffusion probabilistic model. Well-established methods for optimizing such measurements include principal component analysis (PCA), independent component analysis (ICA) and compressed sensing (CS), all of which rely on axis- or subspace-aligned statistical characterization. But many naturally occurring signals, including photographic images, contain richer statistical structure. To exploit such structure, we introduce a general method for obtaining an optimized set of linear measurements, assuming a Bayesian inverse solution that leverages the prior implicit in a neural network trained to perform denoising. We demonstrate that these measurements are distinct from those of PCA and CS, with significant improvements in minimizing squared reconstruction error. In addition, we show that optimizing the measurements for the SSIM perceptual loss leads to perceptually improved reconstruction. Our results highlight the importance of incorporating the specific statistical regularities of natural signals when designing effective linear measurements.
• Abstract（参考訳）: 拡散確率モデルから得られた画像と組み合わせて、線形測定の小さな集合から高次元信号を再構成する問題を再検討する。 このような測定を最適化するための確立された手法としては、主成分分析(PCA)、独立成分分析(ICA)、圧縮センシング(CS)がある。 しかし、写真画像を含む自然発生の信号の多くは、よりリッチな統計構造を含んでいる。 このような構造を利用するために,デノーミングを訓練したニューラルネットワークにおいて,事前の暗黙を生かしたベイズ逆解を仮定して,最適化された線形測定の集合を得るための一般的な方法を提案する。 これらの測定値がPCAとCSと異なることを示し,2乗再構成誤差の最小化に大きく貢献した。 また,SSIMの知覚的損失に対する測定値の最適化は,知覚的改善につながることを示した。 本研究は, 実効線形測定を設計する上で, 自然信号の特異な統計規則性を取り入れることの重要性を強調した。

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