論文の概要: Constrained Diffusion Implicit Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.00359v1
• Date: Fri, 01 Nov 2024 04:51:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 21:27:48.564426
• Title: Constrained Diffusion Implicit Models
• Title（参考訳）: 拘束拡散インシシシットモデル
• Authors: Vivek Jayaram, Ira Kemelmacher-Shlizerman, Steven M. Seitz, John Thickstun,
• Abstract要約: 本稿では,事前学習した拡散モデルを用いて,雑音の多い線形逆問題の解法を提案する。 様々なタスクやメトリクスにわたる実験は、CDIMの強い性能を示し、非制約DDIMと類似の推論加速度を示す。 我々は,超解像,デノイング,インペインティング,デブロアリング,3次元点雲再構成など,多くの問題に対するアプローチの汎用性を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.177111846501457
• License:
• Abstract: This paper describes an efficient algorithm for solving noisy linear inverse problems using pretrained diffusion models. Extending the paradigm of denoising diffusion implicit models (DDIM), we propose constrained diffusion implicit models (CDIM) that modify the diffusion updates to enforce a constraint upon the final output. For noiseless inverse problems, CDIM exactly satisfies the constraints; in the noisy case, we generalize CDIM to satisfy an exact constraint on the residual distribution of the noise. Experiments across a variety of tasks and metrics show strong performance of CDIM, with analogous inference acceleration to unconstrained DDIM: 10 to 50 times faster than previous conditional diffusion methods. We demonstrate the versatility of our approach on many problems including super-resolution, denoising, inpainting, deblurring, and 3D point cloud reconstruction.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,事前学習した拡散モデルを用いて,雑音の多い線形逆問題の解法を提案する。 拡散暗黙的モデル (DDIM) のパラダイムを拡張し, 拡散更新を修正して最終的な出力に制約を課す制約付き拡散暗黙的モデル (CDIM) を提案する。 ノイズのない逆問題に対して、CDIMは制約を正確に満たし、ノイズの残差分布に関する厳密な制約を満たすためにCDIMを一般化する。 各種タスクおよびメトリクスを用いた実験では,従来の条件拡散法に比べて10倍から50倍の速さで,非制約DDIMに類似した推論加速度を持つCDIMの強い性能を示す。 我々は,超解像,デノイング,インペインティング,デブロアリング,3次元点雲再構成など,多くの問題に対するアプローチの汎用性を実証する。

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