論文の概要: A Survey on Diffusion Models for Inverse Problems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.00083v1
- Date: Mon, 30 Sep 2024 17:34:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-05 14:59:58.553601
- Title: A Survey on Diffusion Models for Inverse Problems
- Title（参考訳）: 逆問題に対する拡散モデルの検討
- Authors: Giannis Daras, Hyungjin Chung, Chieh-Hsin Lai, Yuki Mitsufuji, Jong Chul Ye, Peyman Milanfar, Alexandros G. Dimakis, Mauricio Delbracio,
- Abstract要約: 本稿では, 事前学習した拡散モデルを用いて, さらなる学習を必要とせず, 逆問題の解法について概説する。
逆問題に対する潜伏拡散モデルの使用に伴う具体的な課題と潜在的な解決策について論じる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 110.6628926886398
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Diffusion models have become increasingly popular for generative modeling due to their ability to generate high-quality samples. This has unlocked exciting new possibilities for solving inverse problems, especially in image restoration and reconstruction, by treating diffusion models as unsupervised priors. This survey provides a comprehensive overview of methods that utilize pre-trained diffusion models to solve inverse problems without requiring further training. We introduce taxonomies to categorize these methods based on both the problems they address and the techniques they employ. We analyze the connections between different approaches, offering insights into their practical implementation and highlighting important considerations. We further discuss specific challenges and potential solutions associated with using latent diffusion models for inverse problems. This work aims to be a valuable resource for those interested in learning about the intersection of diffusion models and inverse problems.
- Abstract（参考訳）: 拡散モデルは、高品質なサンプルを生成する能力により、生成モデルとしてますます人気が高まっている。
これは、特に画像の復元と再構成において、拡散モデルを教師なしの先行として扱うことで、逆問題の解決にエキサイティングな新しい可能性を生み出した。
本稿では, 事前学習した拡散モデルを用いて, さらなる学習を必要とせず, 逆問題の解法について概観する。
我々はこれらの手法を分類するために分類学を導入し、それらが対処する問題と採用するテクニックの両方に基づいて分類する。
我々は、異なるアプローチ間の関係を分析し、実践的な実装に関する洞察を提供し、重要な考察を強調します。
さらに、逆問題に対する潜伏拡散モデルの使用に伴う具体的な課題と潜在的な解決策について論じる。
この研究は拡散モデルと逆問題との交わりについて学ぶことに興味を持つ人々にとって貴重な資源となることを目的としている。
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