論文の概要: G2D2: Gradient-guided Discrete Diffusion for image inverse problem solving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.14710v1
• Date: Wed, 09 Oct 2024 06:18:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-27 05:11:58.183271
• Title: G2D2: Gradient-guided Discrete Diffusion for image inverse problem solving
• Title（参考訳）: G2D2:画像逆問題解のための勾配誘導離散拡散
• Authors: Naoki Murata, Chieh-Hsin Lai, Yuhta Takida, Toshimitsu Uesaka, Bac Nguyen, Stefano Ermon, Yuki Mitsufuji,
• Abstract要約: 本稿では,従来の離散拡散に基づく画像生成モデルを活用することによって,線形逆問題に対処する新しい手法を提案する。 我々の知る限りでは、これは画像逆問題を解決するために離散拡散モデルに基づく先行手法を使う最初のアプローチである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.185588994883226
• License:
• Abstract: Recent literature has effectively utilized diffusion models trained on continuous variables as priors for solving inverse problems. Notably, discrete diffusion models with discrete latent codes have shown strong performance, particularly in modalities suited for discrete compressed representations, such as image and motion generation. However, their discrete and non-differentiable nature has limited their application to inverse problems formulated in continuous spaces. This paper presents a novel method for addressing linear inverse problems by leveraging image-generation models based on discrete diffusion as priors. We overcome these limitations by approximating the true posterior distribution with a variational distribution constructed from categorical distributions and continuous relaxation techniques. Furthermore, we employ a star-shaped noise process to mitigate the drawbacks of traditional discrete diffusion models with absorbing states, demonstrating that our method performs comparably to continuous diffusion techniques. To the best of our knowledge, this is the first approach to use discrete diffusion model-based priors for solving image inverse problems.
• Abstract（参考訳）: 近年の文献では、連続変数に基づいて訓練された拡散モデルを、逆問題の解法として効果的に活用している。 特に、離散遅延符号を持つ離散拡散モデルは、特に画像やモーション生成などの離散圧縮表現に適したモダリティにおいて、強い性能を示している。 しかし、その離散的で微分不可能な性質は、連続空間で定式化された逆問題への応用に制限されている。 本稿では,従来の離散拡散に基づく画像生成モデルを活用することによって,線形逆問題に対処する新しい手法を提案する。 これらの制限を,カテゴリー分布と連続緩和法から構築した変動分布を用いて,真の後部分布を近似することで克服する。 さらに, 従来の離散拡散モデルの欠点を吸収状態で緩和するために, 恒星型ノイズ法を用い, 連続拡散法と相容れない性能を示す。 我々の知る限りでは、これは画像逆問題を解決するために離散拡散モデルに基づく先行手法を使う最初のアプローチである。

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