論文の概要: Gaussian is All You Need: A Unified Framework for Solving Inverse Problems via Diffusion Posterior Sampling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.08906v1
• Date: Fri, 13 Sep 2024 15:20:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-16 16:09:45.249429
• Title: Gaussian is All You Need: A Unified Framework for Solving Inverse Problems via Diffusion Posterior Sampling
• Title（参考訳）: Gaussian:拡散後サンプリングによる逆問題解決のための統一フレームワーク
• Authors: Nebiyou Yismaw, Ulugbek S. Kamilov, M. Salman Asif,
• Abstract要約: 拡散モデルは、複雑なデータ分布をモデル化することによって、様々な高品質な画像を生成することができる。 既存の拡散法の多くは拡散逆サンプリングプロセスにデータ一貫性ステップを統合する。 既存の近似は不十分か計算的に非効率であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.683393726483978
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Diffusion models can generate a variety of high-quality images by modeling complex data distributions. Trained diffusion models can also be very effective image priors for solving inverse problems. Most of the existing diffusion-based methods integrate data consistency steps within the diffusion reverse sampling process. The data consistency steps rely on an approximate likelihood function. In this paper, we show that the existing approximations are either insufficient or computationally inefficient. To address these issues, we propose a unified likelihood approximation method that incorporates a covariance correction term to enhance the performance and avoids propagating gradients through the diffusion model. The correction term, when integrated into the reverse diffusion sampling process, achieves better convergence towards the true data posterior for selected distributions and improves performance on real-world natural image datasets. Furthermore, we present an efficient way to factorize and invert the covariance matrix of the likelihood function for several inverse problems. We present comprehensive experiments to demonstrate the effectiveness of our method over several existing approaches.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルは、複雑なデータ分布をモデル化することによって、様々な高品質な画像を生成することができる。 トレーニングされた拡散モデルもまた、逆問題の解決に非常に効果的な画像先行モデルである。 既存の拡散法の多くは拡散逆サンプリングプロセスにデータ一貫性ステップを統合する。 データ一貫性のステップは近似的近似関数に依存する。 本稿では,既存の近似が不十分であるか,あるいは計算的に非効率であることを示す。 これらの問題に対処するため,共分散補正項を組み込んだ統一的確率近似法を提案し,拡散モデルによる拡散勾配の伝播を回避した。 補正項は、逆拡散サンプリングプロセスに統合されると、選択された分布に対する真のデータ後部へのより良い収束を実現し、実世界の自然画像データセットの性能を向上させる。 さらに、いくつかの逆問題に対して、確率関数の共分散行列を因数分解し、反転する効率的な方法を提案する。 いくつかの既存手法に対して,本手法の有効性を実証するための総合的な実験を行った。

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