論文の概要: Measurement Embedded Schrödinger Bridge for Inverse Problems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.04162v1
- Date: Thu, 23 May 2024 01:44:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-22 22:09:04.962320
- Title: Measurement Embedded Schrödinger Bridge for Inverse Problems
- Title（参考訳）: 逆問題に対する埋設シュレーディンガー橋の測定
- Authors: Yuang Wang, Pengfei Jin, Siyeop Yoon, Matthew Tivnan, Quanzheng Li, Li Zhang, Dufan Wu,
- Abstract要約: Image-to-Image Schr"odinger Bridge (I$2$SB) は、逆問題に対処する先駆者として有望な選択肢を提示している。
MESBは、破損した画像の分布とクリーンな画像の分布の間に、Schr"odinger Bridgeを確立する。
提案手法は,既存のSchr"odinger Bridgeをベースとした逆問題解法と比較して,視覚的品質と定量的指標の両方において優れた性能を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.683312630679568
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Score-based diffusion models are frequently employed as structural priors in inverse problems. However, their iterative denoising process, initiated from Gaussian noise, often results in slow inference speeds. The Image-to-Image Schr\"odinger Bridge (I$^2$SB), which begins with the corrupted image, presents a promising alternative as a prior for addressing inverse problems. In this work, we introduce the Measurement Embedded Schr\"odinger Bridge (MESB). MESB establishes Schr\"odinger Bridges between the distribution of corrupted images and the distribution of clean images given observed measurements. Based on optimal transport theory, we derive the forward and backward processes of MESB. Through validation on diverse inverse problems, our proposed approach exhibits superior performance compared to existing Schr\"odinger Bridge-based inverse problems solvers in both visual quality and quantitative metrics.
- Abstract（参考訳）: スコアベース拡散モデルはしばしば逆問題における構造的先行として用いられる。
しかし、ガウスノイズから始まる反復的雑音化過程は、しばしば推論速度を遅くする。
Image-to-Image Schr\"odinger Bridge (I$^2$SB) は、破損した画像から始まり、逆問題に対処する先駆者として有望な選択肢を示す。
本稿では,MESB(Message Embedded Schr\"odinger Bridge)について紹介する。
MESBは、劣化した画像の分布と観測されたクリーンな画像の分布の間のシュリンガーブリッジを確立する。
最適輸送理論に基づいて,MESBの前方・後方過程を導出する。
種々の逆問題に対する検証を通じて,提案手法は既存のSchr\"odinger Bridgeベースの逆問題解法と比較して,視覚的品質と定量的指標の両方において優れた性能を示す。
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