論文の概要: Enhancing Diffusion Posterior Sampling for Inverse Problems by Integrating Crafted Measurements

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.09850v1
• Date: Fri, 15 Nov 2024 00:06:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-18 15:39:38.649788
• Title: Enhancing Diffusion Posterior Sampling for Inverse Problems by Integrating Crafted Measurements
• Title（参考訳）: 工芸品計測の統合による逆問題に対する拡散後方サンプリングの強化
• Authors: Shijie Zhou, Huaisheng Zhu, Rohan Sharma, Ruiyi Zhang, Kaiyi Ji, Changyou Chen,
• Abstract要約: 拡散モデルは視覚生成のための強力な基礎モデルとして登場してきた。 現在の後方サンプリングに基づく手法では、測定結果を後方サンプリングに取り込み、対象データの分布を推定する。 本研究は, 早期に高周波情報を早期に導入し, より大きい推定誤差を生じさせることを示す。 工芸品計測を取り入れた新しい拡散後サンプリング手法DPS-CMを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.70011319850862
• License:
• Abstract: Diffusion models have emerged as a powerful foundation model for visual generation. With an appropriate sampling process, it can effectively serve as a generative prior to solve general inverse problems. Current posterior sampling based methods take the measurement (i.e., degraded image sample) into the posterior sampling to infer the distribution of the target data (i.e., clean image sample). However, in this manner, we show that high-frequency information can be prematurely introduced during the early stages, which could induce larger posterior estimate errors during the restoration sampling. To address this issue, we first reveal that forming the log posterior gradient with the noisy measurement ( i.e., samples from a diffusion forward process) instead of the clean one can benefit the reverse process. Consequently, we propose a novel diffusion posterior sampling method DPS-CM, which incorporates a Crafted Measurement (i.e., samples generated by a reverse denoising process, compared to random sampling with noise in standard methods) to form the posterior estimate. This integration aims to mitigate the misalignment with the diffusion prior caused by cumulative posterior estimate errors. Experimental results demonstrate that our approach significantly improves the overall capacity to solve general and noisy inverse problems, such as Gaussian deblurring, super-resolution, inpainting, nonlinear deblurring, and tasks with Poisson noise, relative to existing approaches.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルは視覚生成のための強力な基礎モデルとして登場してきた。 適切なサンプリングプロセスにより、一般的な逆問題を解決する前に生成物として効果的に機能することができる。 現在の後方サンプリングに基づく方法は、測定(すなわち劣化画像サンプル)を後方サンプリングに取り込み、対象データ(すなわちクリーン画像サンプル)の分布を推測する。 しかし, この方法では, 早期に高周波情報を早期に導入することが可能であり, また, 修復サンプリングにおいて, より大きな後部推定誤差を生じさせる可能性が示唆された。 この問題に対処するために、まず、クリーンなものの代わりにノイズ測定(つまり拡散前処理からのサンプル)でログ後勾配を形成することが、逆のプロセスの恩恵をもたらすことを明らかにした。 そこで本研究では,本手法を応用した拡散後サンプリング手法DPS-CMを提案する。 この統合は、累積的後推定誤差による拡散による不一致を軽減することを目的としている。 実験結果から,ガウスの劣化,超解像,インペインティング,非線形の劣化,ポアソンノイズを伴うタスクなど,一般および雑音の逆問題を解くための全体的な能力は,従来の手法と比較して大幅に向上することが示された。

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