論文の概要: Ensemble Kalman Diffusion Guidance: A Derivative-free Method for Inverse Problems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.20175v1
• Date: Mon, 30 Sep 2024 10:36:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-10-02 13:07:12.726890
• Title: Ensemble Kalman Diffusion Guidance: A Derivative-free Method for Inverse Problems
• Title（参考訳）: Ensemble Kalman Diffusion Guidance: 逆問題に対する導出的自由解法
• Authors: Hongkai Zheng, Wenda Chu, Austin Wang, Nikola Kovachki, Ricardo Baptista, Yisong Yue,
• Abstract要約: 逆問題では、プラグ・アンド・プレイの先行として事前学習した拡散モデルを使うことが一般的である。 既存のほとんどの手法は、デリバティブ、擬似逆数、フォワードモデルに関する完全な知識といった特権情報に依存している。 本稿では,拡散モデルに対するEnsemble Kalman Diffusion Guidance(EnKG)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.95946380639509
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: When solving inverse problems, it is increasingly popular to use pre-trained diffusion models as plug-and-play priors. This framework can accommodate different forward models without re-training while preserving the generative capability of diffusion models. Despite their success in many imaging inverse problems, most existing methods rely on privileged information such as derivative, pseudo-inverse, or full knowledge about the forward model. This reliance poses a substantial limitation that restricts their use in a wide range of problems where such information is unavailable, such as in many scientific applications. To address this issue, we propose Ensemble Kalman Diffusion Guidance (EnKG) for diffusion models, a derivative-free approach that can solve inverse problems by only accessing forward model evaluations and a pre-trained diffusion model prior. We study the empirical effectiveness of our method across various inverse problems, including scientific settings such as inferring fluid flows and astronomical objects, which are highly non-linear inverse problems that often only permit black-box access to the forward model.
• Abstract（参考訳）: 逆問題を解決する際には、プラグ・アンド・プレイの先行として事前学習した拡散モデルを使うことが一般的である。 このフレームワークは、拡散モデルの生成能力を保ちながら、再学習することなく、異なる前方モデルに対応できる。 多くのイメージング逆問題の成功にもかかわらず、既存のほとんどの手法は微分、擬似逆問題、フォワードモデルに関する完全な知識といった特権情報に依存している。 この依存は、多くの科学的応用のように、そのような情報が利用できない幅広い問題において、それらの使用を制限する重大な制限を生じさせる。 この問題を解決するために,拡散モデルに対するEnsemble Kalman Diffusion Guidance (EnKG) を提案する。 本研究では,流体流や天体の科学的設定など,様々な逆問題に対する提案手法の実証的有効性について検討する。

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