論文の概要: An Expectation-Maximization Algorithm for Training Clean Diffusion Models from Corrupted Observations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.01014v1
- Date: Mon, 1 Jul 2024 07:00:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-04 00:25:59.882046
- Title: An Expectation-Maximization Algorithm for Training Clean Diffusion Models from Corrupted Observations
- Title（参考訳）: 崩壊観測によるクリーン拡散モデルの予測最大化アルゴリズム
- Authors: Weimin Bai, Yifei Wang, Wenzheng Chen, He Sun,
- Abstract要約: 本稿では, 予測最大化(EM)手法を提案し, 劣化した観測から拡散モデルを訓練する。
本手法は, 既知拡散モデル(E-step)を用いた劣化データからのクリーン画像の再構成と, これらの再構成(M-step)に基づく拡散モデル重みの精製とを交互に行う。
この反復過程は、学習された拡散モデルを真のクリーンなデータ分布に徐々に収束させる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.411327264448058
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Diffusion models excel in solving imaging inverse problems due to their ability to model complex image priors. However, their reliance on large, clean datasets for training limits their practical use where clean data is scarce. In this paper, we propose EMDiffusion, an expectation-maximization (EM) approach to train diffusion models from corrupted observations. Our method alternates between reconstructing clean images from corrupted data using a known diffusion model (E-step) and refining diffusion model weights based on these reconstructions (M-step). This iterative process leads the learned diffusion model to gradually converge to the true clean data distribution. We validate our method through extensive experiments on diverse computational imaging tasks, including random inpainting, denoising, and deblurring, achieving new state-of-the-art performance.
- Abstract（参考訳）: 拡散モデルは、複雑な画像の先行をモデル化する能力のために、画像の逆問題を解決するのに優れている。
しかし、トレーニングのための大規模でクリーンなデータセットへの依存は、クリーンなデータが不足している実践的使用を制限する。
本稿では,予測最大化(EM)手法であるEDDiffusionを提案する。
本手法は, 既知拡散モデル (E-step) を用いた劣化データからのクリーン画像の再構成と, これらの再構成(M-step)に基づく拡散モデル重みの精製とを交互に行う。
この反復過程は、学習された拡散モデルを真のクリーンなデータ分布に徐々に収束させる。
提案手法は, ランダムな塗装, 脱臭, 脱臭など, 多様な画像処理タスクに関する広範な実験により検証され, 新たな最先端性能を実現している。
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