論文の概要: Bayesian Conditioned Diffusion Models for Inverse Problems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.09768v1
- Date: Fri, 14 Jun 2024 07:13:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-17 14:53:58.780692
- Title: Bayesian Conditioned Diffusion Models for Inverse Problems
- Title(参考訳): 逆問題に対するベイズ条件付き拡散モデル
- Authors: Alper Güngör, Bahri Batuhan Bilecen, Tolga Çukur,
- Abstract要約: 拡散モデルは、前方測定演算子に基づく逆問題を含む多くの画像再構成タスクにおいて優れている。
本稿では,所望の画像の条件分布に関連付けられたスコア関数に基づく拡散モデルBCDMのための新しいベイズ条件付け手法を提案する。
提案手法を用いて,画像処理,デブロアリング,超高解像度化,及びインペイントにおける最先端性能を示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 11.67269909384503
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Diffusion models have recently been shown to excel in many image reconstruction tasks that involve inverse problems based on a forward measurement operator. A common framework uses task-agnostic unconditional models that are later post-conditioned for reconstruction, an approach that typically suffers from suboptimal task performance. While task-specific conditional models have also been proposed, current methods heuristically inject measured data as a naive input channel that elicits sampling inaccuracies. Here, we address the optimal conditioning of diffusion models for solving challenging inverse problems that arise during image reconstruction. Specifically, we propose a novel Bayesian conditioning technique for diffusion models, BCDM, based on score-functions associated with the conditional distribution of desired images given measured data. We rigorously derive the theory to express and train the conditional score-function. Finally, we show state-of-the-art performance in image dealiasing, deblurring, super-resolution, and inpainting with the proposed technique.
- Abstract(参考訳): 近年,前方計測演算子に基づく逆問題を含む多くの画像再構成タスクにおいて拡散モデルが優れていることが示されている。
一般的なフレームワークでは、タスクに依存しない非条件モデルを使用し、後に再設計のために条件付きになる。
タスク固有の条件モデルも提案されているが、現在の手法では、不正確なサンプリングを行うための単純入力チャネルとして測定データをヒューリスティックに注入している。
本稿では,画像再構成時に発生する逆問題に対する拡散モデルの最適条件付けについて述べる。
具体的には, 所望の画像の条件分布に関連付けられたスコア関数に基づいて, 拡散モデルのための新しいベイズ条件付け手法BCDMを提案する。
我々は厳格に条件付きスコア関数を表現および訓練するための理論を導出する。
最後に,提案手法による画像処理,分解,超解像,塗装における最先端性能を示す。
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