論文の概要: Amortized Posterior Sampling with Diffusion Prior Distillation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.17907v2
• Date: Fri, 11 Jul 2025 04:01:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-14 18:03:54.043261
• Title: Amortized Posterior Sampling with Diffusion Prior Distillation
• Title（参考訳）: Diffusion prestillation によるAmortized Posterior Smpling の1例
• Authors: Abbas Mammadov, Hyungjin Chung, Jong Chul Ye,
• Abstract要約: Amortized Posterior Smplingは、逆問題における効率的な後方サンプリングのための新しい変分推論手法である。 本手法は,拡散モデルにより暗黙的に定義された変動分布と後続分布とのばらつきを最小限に抑えるために条件付き流れモデルを訓練する。 既存の手法とは異なり、我々のアプローチは教師なしであり、ペア化されたトレーニングデータを必要としておらず、ユークリッドと非ユークリッドの両方のドメインに適用できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.03585818289934
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: We propose Amortized Posterior Sampling (APS), a novel variational inference approach for efficient posterior sampling in inverse problems. Our method trains a conditional flow model to minimize the divergence between the variational distribution and the posterior distribution implicitly defined by the diffusion model. This results in a powerful, amortized sampler capable of generating diverse posterior samples with a single neural function evaluation, generalizing across various measurements. Unlike existing methods, our approach is unsupervised, requires no paired training data, and is applicable to both Euclidean and non-Euclidean domains. We demonstrate its effectiveness on a range of tasks, including image restoration, manifold signal reconstruction, and climate data imputation. APS significantly outperforms existing approaches in computational efficiency while maintaining competitive reconstruction quality, enabling real-time, high-quality solutions to inverse problems across diverse domains.
• Abstract（参考訳）: Amortized Posterior Smpling (APS) を提案する。これは、逆問題における効率的な後方サンプリングのための新しい変分推論手法である。 本手法は,拡散モデルにより暗黙的に定義された変動分布と後続分布とのばらつきを最小限に抑えるために条件付き流れモデルを訓練する。 これにより、単一の神経機能評価で多様な後部サンプルを生成でき、様々な測定値にまたがって一般化できる、強力でアモータイズされたサンプリング装置が実現される。 既存の手法とは異なり、我々のアプローチは教師なしであり、ペア化されたトレーニングデータを必要としておらず、ユークリッドと非ユークリッドの両方のドメインに適用できる。 画像復元, 多様体信号再構成, 気候データ計算など, 様々な課題において有効性を示す。 APSは、競争力のある再構成品質を維持しながら、計算効率の既存のアプローチを著しく上回り、様々な領域でリアルタイムで高品質なソリューションを逆問題にすることができる。

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