論文の概要: SILO: Solving Inverse Problems with Latent Operators

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.11746v1
• Date: Mon, 20 Jan 2025 21:09:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-22 14:26:17.039895
• Title: SILO: Solving Inverse Problems with Latent Operators
• Title（参考訳）: SILO:潜在演算子による逆問題解決
• Authors: Ron Raphaeli, Sean Man, Michael Elad,
• Abstract要約: 本稿では,潜在拡散モデルを用いた逆問題に対する新しいアプローチを提案する。 学習された劣化関数は潜伏空間内で動作し、既知の画像空間の劣化をエミュレートする。 本手法が様々な画像復元タスクやデータセットに与える影響を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.238373528922194
• License:
• Abstract: Consistent improvement of image priors over the years has led to the development of better inverse problem solvers. Diffusion models are the newcomers to this arena, posing the strongest known prior to date. Recently, such models operating in a latent space have become increasingly predominant due to their efficiency. In recent works, these models have been applied to solve inverse problems. Working in the latent space typically requires multiple applications of an Autoencoder during the restoration process, which leads to both computational and restoration quality challenges. In this work, we propose a new approach for handling inverse problems with latent diffusion models, where a learned degradation function operates within the latent space, emulating a known image space degradation. Usage of the learned operator reduces the dependency on the Autoencoder to only the initial and final steps of the restoration process, facilitating faster sampling and superior restoration quality. We demonstrate the effectiveness of our method on a variety of image restoration tasks and datasets, achieving significant improvements over prior art.
• Abstract（参考訳）: 画像先行の一貫性の向上は、より良い逆問題解決器の開発に繋がった。 拡散モデルは、このアリーナの新規参入者であり、現在までに知られている中で最強のものである。 近年, 遅延空間で動作するそのようなモデルは, 効率性から, ますます普及している。 近年の研究では、これらのモデルが逆問題に応用されている。 潜伏空間での作業は通常、復元プロセス中にオートエンコーダの複数の応用を必要とする。 本研究では,学習された劣化関数が潜時空間内で動作し,既知の画像空間の劣化をエミュレートする,潜時拡散モデルを用いた逆問題に対する新しいアプローチを提案する。 学習した演算子の使用は、オートエンコーダへの依存を復元プロセスの初期および最終ステップのみに減らし、より高速なサンプリングとより優れた復元品質を実現する。 本手法が様々な画像復元作業やデータセットに与える影響を実証し,先行技術よりも大幅に向上した。

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