論文の概要: Fast Samplers for Inverse Problems in Iterative Refinement Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.17673v1
• Date: Mon, 27 May 2024 21:50:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-29 23:01:26.843005
• Title: Fast Samplers for Inverse Problems in Iterative Refinement Models
• Title（参考訳）: 反復リファインメントモデルにおける逆問題に対する高速サンプリング器
• Authors: Kushagra Pandey, Ruihan Yang, Stephan Mandt,
• Abstract要約: 逆問題に対する効率的なサンプル作成のためのプラグイン・アンド・プレイフレームワークを提案する。 提案手法は,5段階の条件付きサンプリングステップで高品質なサンプルを生成でき,20～1000段の基準ラインよりも優れる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.099632445326826
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Constructing fast samplers for unconditional diffusion and flow-matching models has received much attention recently; however, existing methods for solving inverse problems, such as super-resolution, inpainting, or deblurring, still require hundreds to thousands of iterative steps to obtain high-quality results. We propose a plug-and-play framework for constructing efficient samplers for inverse problems, requiring only pre-trained diffusion or flow-matching models. We present Conditional Conjugate Integrators, which leverage the specific form of the inverse problem to project the respective conditional diffusion/flow dynamics into a more amenable space for sampling. Our method complements popular posterior approximation methods for solving inverse problems using diffusion/flow models. We evaluate the proposed method's performance on various linear image restoration tasks across multiple datasets, employing diffusion and flow-matching models. Notably, on challenging inverse problems like 4$\times$ super-resolution on the ImageNet dataset, our method can generate high-quality samples in as few as 5 conditional sampling steps and outperforms competing baselines requiring 20-1000 steps. Our code and models will be publicly available at https://github.com/mandt-lab/CI2RM.
• Abstract（参考訳）: 非条件拡散およびフローマッチングモデルのための高速サンプリング器の構築は近年注目されているが、高分解能、塗装、デブロワーリングといった逆問題の解法では、高品質な結果を得るためには、数百から数千の反復的なステップがまだ必要である。 本稿では,逆問題に対する効率的なサンプル作成のためのプラグイン・アンド・プレイフレームワークを提案し,事前学習した拡散モデルやフローマッチングモデルのみを必要とする。 本稿では,逆問題の特定の形式を利用して,各条件拡散/流れのダイナミクスをサンプリング可能な空間に投影する条件共役積分器を提案する。 本手法は拡散流モデルを用いた逆問題の解法として一般的な後部近似法を補完する。 拡散モデルとフローマッチングモデルを用いて,複数のデータセットにまたがる線形画像復元作業における提案手法の性能評価を行った。 特に、ImageNetデータセット上の4$\times$超分解能のような難解な逆問題に対して、我々の手法は5つの条件付きサンプリングステップで高品質なサンプルを生成し、20～1000ステップを要する競合するベースラインより優れている。 私たちのコードとモデルはhttps://github.com/mandt-lab/CI2RM.comで公開されます。

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