論文の概要: Unleashing the Denoising Capability of Diffusion Prior for Solving Inverse Problems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.06959v1
• Date: Tue, 11 Jun 2024 05:35:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-12 17:25:19.112332
• Title: Unleashing the Denoising Capability of Diffusion Prior for Solving Inverse Problems
• Title（参考訳）: 逆問題の解法に先立つ拡散の解法能力の解法
• Authors: Jiawei Zhang, Jiaxin Zhuang, Cheng Jin, Gen Li, Yuantao Gu,
• Abstract要約: ProjDiffアルゴリズムは、最適化フレームワーク内で事前学習された拡散モデルの事前情報と復調能力を利用する。 画像復元タスクとソース分離および部分生成タスクの実験により、ProjDiffは様々な線形および非線形逆問題に対して優れた性能を示すことが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.134240531687453
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The recent emergence of diffusion models has significantly advanced the precision of learnable priors, presenting innovative avenues for addressing inverse problems. Since inverse problems inherently entail maximum a posteriori estimation, previous works have endeavored to integrate diffusion priors into the optimization frameworks. However, prevailing optimization-based inverse algorithms primarily exploit the prior information within the diffusion models while neglecting their denoising capability. To bridge this gap, this work leverages the diffusion process to reframe noisy inverse problems as a two-variable constrained optimization task by introducing an auxiliary optimization variable. By employing gradient truncation, the projection gradient descent method is efficiently utilized to solve the corresponding optimization problem. The proposed algorithm, termed ProjDiff, effectively harnesses the prior information and the denoising capability of a pre-trained diffusion model within the optimization framework. Extensive experiments on the image restoration tasks and source separation and partial generation tasks demonstrate that ProjDiff exhibits superior performance across various linear and nonlinear inverse problems, highlighting its potential for practical applications. Code is available at https://github.com/weigerzan/ProjDiff/.
• Abstract（参考訳）: 近年の拡散モデルの出現により、学習可能な事前の精度が大幅に向上し、逆問題に対処する革新的な方法が提示された。 逆問題には本質的に極大な後続推定が伴うため、従来の研究は拡散先行を最適化フレームワークに統合する努力をしてきた。 しかし、最適化に基づく逆アルゴリズムは、主に拡散モデル内の事前情報を利用しており、デノナイジング能力は無視されている。 このギャップを埋めるために、この研究は拡散過程を利用して、2変数の制約付き最適化タスクとしてノイズの多い逆問題を再設定し、補助最適化変数を導入する。 勾配トランケーションを用いることで、プロジェクション勾配降下法を効率よく利用し、対応する最適化問題を解く。 ProjDiffと呼ばれる提案アルゴリズムは、最適化フレームワーク内で事前学習した拡散モデルの事前情報と復調能力を効果的に活用する。 画像復元タスクとソース分離および部分生成タスクに関する大規模な実験により、ProjDiffは様々な線形および非線形の逆問題に対して優れた性能を示し、実用的な応用の可能性を強調している。 コードはhttps://github.com/weigerzan/ProjDiff/.comで入手できる。

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