論文の概要: Particle-Filtering-based Latent Diffusion for Inverse Problems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.13868v1
• Date: Sun, 25 Aug 2024 15:36:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-27 15:42:00.371055
• Title: Particle-Filtering-based Latent Diffusion for Inverse Problems
• Title（参考訳）: 逆問題に対する粒子フィルタに基づく潜在拡散
• Authors: Amir Nazemi, Mohammad Hadi Sepanj, Nicholas Pellegrino, Chris Czarnecki, Paul Fieguth,
• Abstract要約: 本稿では,逆SDE法の初期段階における解空間の非線形探索のための粒子フィルタリングに基づくフレームワークを提案する。 提案手法は, 線形あるいは非線形の逆問題に対して, 粒子フィルタに基づく潜時拡散法(PFLD)と, 問題定式化および枠組みを適用可能である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4726638860308157
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Current strategies for solving image-based inverse problems apply latent diffusion models to perform posterior sampling.However, almost all approaches make no explicit attempt to explore the solution space, instead drawing only a single sample from a Gaussian distribution from which to generate their solution. In this paper, we introduce a particle-filtering-based framework for a nonlinear exploration of the solution space in the initial stages of reverse SDE methods. Our proposed particle-filtering-based latent diffusion (PFLD) method and proposed problem formulation and framework can be applied to any diffusion-based solution for linear or nonlinear inverse problems. Our experimental results show that PFLD outperforms the SoTA solver PSLD on the FFHQ-1K and ImageNet-1K datasets on inverse problem tasks of super resolution, Gaussian debluring and inpainting.
• Abstract（参考訳）: 画像ベースの逆問題を解決するための現在の戦略は、遅延拡散モデルを適用して後続サンプリングを行うが、ほとんど全てのアプローチは、解空間を探索する明示的な試みをせず、代わりにガウス分布から1つのサンプルのみを抽出して解を生成する。 本稿では,逆SDE法の初期段階における解空間の非線形探索のための粒子フィルタリングに基づくフレームワークを提案する。 提案手法は, 線形あるいは非線形の逆問題に対して, 粒子フィルタに基づく潜時拡散法 (PFLD) と, 問題の定式化と枠組みを適用可能である。 PFLDはFFHQ-1KおよびImageNet-1Kデータセット上のSOTAソルバPSLDよりも優れた性能を示し,超解像,ガウス解像,塗装の逆問題タスクについて検討した。

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