論文の概要: Sequential Posterior Sampling with Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.05399v1
• Date: Mon, 9 Sep 2024 07:55:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-10 15:30:45.215161
• Title: Sequential Posterior Sampling with Diffusion Models
• Title（参考訳）: 拡散モデルを用いた逐次後部サンプリング
• Authors: Tristan S. W. Stevens, Oisín Nolan, Jean-Luc Robert, Ruud J. G. van Sloun,
• Abstract要約: 条件付き画像合成における逐次拡散後サンプリングの効率を向上させるため,遷移力学をモデル化する新しい手法を提案する。 本研究では,高フレームレート心エコー画像の現実的データセットに対するアプローチの有効性を実証する。 提案手法は,画像の拡散モデルとリアルタイム推論を必要とする他の領域における拡散モデルのリアルタイム適用の可能性を開く。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.028061496012924
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Diffusion models have quickly risen in popularity for their ability to model complex distributions and perform effective posterior sampling. Unfortunately, the iterative nature of these generative models makes them computationally expensive and unsuitable for real-time sequential inverse problems such as ultrasound imaging. Considering the strong temporal structure across sequences of frames, we propose a novel approach that models the transition dynamics to improve the efficiency of sequential diffusion posterior sampling in conditional image synthesis. Through modeling sequence data using a video vision transformer (ViViT) transition model based on previous diffusion outputs, we can initialize the reverse diffusion trajectory at a lower noise scale, greatly reducing the number of iterations required for convergence. We demonstrate the effectiveness of our approach on a real-world dataset of high frame rate cardiac ultrasound images and show that it achieves the same performance as a full diffusion trajectory while accelerating inference 25$\times$, enabling real-time posterior sampling. Furthermore, we show that the addition of a transition model improves the PSNR up to 8\% in cases with severe motion. Our method opens up new possibilities for real-time applications of diffusion models in imaging and other domains requiring real-time inference.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルは、複雑な分布をモデル化し、効果的な後続サンプリングを行う能力によって急速に人気が高まっている。 残念ながら、これらの生成モデルの反復的な性質は、計算コストが高く、超音波画像のようなリアルタイムの逐次逆問題には適さない。 フレーム列間の強い時間構造を考慮し、遷移力学をモデル化し、条件付き画像合成における逐次拡散後サンプリングの効率を向上する手法を提案する。 ビデオビジョン変換器(ViViT)トランジションモデルを用いて、従来の拡散出力に基づくシーケンスデータをモデル化することにより、逆拡散軌跡を低雑音スケールで初期化し、収束に必要なイテレーション数を大幅に削減できる。 本研究では, 高フレームレート心エコー画像のリアルタイムデータセットに対するアプローチの有効性を実証し, 実時間後方サンプリングが可能な25$\times$の推論を加速しながら, フル拡散軌跡と同じ性能が得られることを示す。 さらに, 過度な動作の場合, 遷移モデルの追加によりPSNRは最大8\%向上することを示した。 提案手法は,画像の拡散モデルとリアルタイム推論を必要とする他の領域における拡散モデルのリアルタイム適用の可能性を開く。

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