論文の概要: Empirical Bayesian image restoration by Langevin sampling with a denoising diffusion implicit prior

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.04384v1
• Date: Fri, 6 Sep 2024 16:20:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-09 15:14:50.320590
• Title: Empirical Bayesian image restoration by Langevin sampling with a denoising diffusion implicit prior
• Title（参考訳）: 暗黙的拡散を伴うLangevinサンプリングによるベイズ画像の実証的復元
• Authors: Charlesquin Kemajou Mbakam, Jean-Francois Giovannelli, Marcelo Pereyra,
• Abstract要約: 本稿では,新しい高効率画像復元手法を提案する。 DDPMデノイザーを経験的ベイズアン・ランゲヴィンアルゴリズムに組み込む。 画像推定精度と計算時間の両方において最先端の戦略を改善する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.18434042562191813
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Score-based diffusion methods provide a powerful strategy to solve image restoration tasks by flexibly combining a pre-trained foundational prior model with a likelihood function specified during test time. Such methods are predominantly derived from two stochastic processes: reversing Ornstein-Uhlenbeck, which underpins the celebrated denoising diffusion probabilistic models (DDPM) and denoising diffusion implicit models (DDIM), and the Langevin diffusion process. The solutions delivered by DDPM and DDIM are often remarkably realistic, but they are not always consistent with measurements because of likelihood intractability issues and the associated required approximations. Alternatively, using a Langevin process circumvents the intractable likelihood issue, but usually leads to restoration results of inferior quality and longer computing times. This paper presents a novel and highly computationally efficient image restoration method that carefully embeds a foundational DDPM denoiser within an empirical Bayesian Langevin algorithm, which jointly calibrates key model hyper-parameters as it estimates the model's posterior mean. Extensive experimental results on three canonical tasks (image deblurring, super-resolution, and inpainting) demonstrate that the proposed approach improves on state-of-the-art strategies both in image estimation accuracy and computing time.
• Abstract（参考訳）: スコアベース拡散法は、事前学習された基礎モデルとテスト時間中に指定された可能性関数を柔軟に組み合わせることで、画像復元作業を解決する強力な戦略を提供する。 これらの手法は主に2つの確率過程から導かれる: オルンシュタイン=ウレンベック逆転は、有名な拡散確率モデル(DDPM)と拡散暗黙的モデル(DDIM)、ランゲヴィン拡散過程である。 DDPM と DDIM によって提供されるソリューションは、しばしば驚くほど現実的であるが、潜在的な難易度問題とそれに伴う必要な近似のため、必ずしも測定値と一致しない。 あるいは、ランゲヴィン法を用いることで、難解な可能性の問題を回避できるが、通常、品質が劣り、計算時間が長くなるという回復結果につながる。 本稿では,実験的なベイジアン・ランゲヴィンアルゴリズムに基礎的なDDPMデノイザを注意深く埋め込む,新しい高効率な画像復元手法を提案する。 3つの標準的なタスク(画像のデブロアリング、超解像、塗装)に対する大規模な実験結果から、提案手法は画像推定精度と計算時間の両方において最先端の戦略を改善することが示されている。

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