論文の概要: MAP-based Problem-Agnostic diffusion model for Inverse Problems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.15128v2
• Date: Thu, 27 Mar 2025 09:10:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-28 16:38:48.352962
• Title: MAP-based Problem-Agnostic diffusion model for Inverse Problems
• Title（参考訳）: MAPに基づく逆問題に対する問題非依存拡散モデル
• Authors: Pingping Tao, Haixia Liu, Jing Su, Xiaochen Yang, Hongchen Tan,
• Abstract要約: 逆問題に対するMAPに基づく誘導項推定法を提案する。 このイノベーションは、データ固有の特性をよりよく捉え、パフォーマンスを向上します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.161067848524976
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Diffusion models have indeed shown great promise in solving inverse problems in image processing. In this paper, we propose a novel, problem-agnostic diffusion model called the maximum a posteriori (MAP)-based guided term estimation method for inverse problems. To leverage unconditionally pretrained diffusion models to address conditional generation tasks, we divide the conditional score function into two terms according to Bayes' rule: an unconditional score function (approximated by a pretrained score network) and a guided term, which is estimated using a novel MAP-based method that incorporates a Gaussian-type prior of natural images. This innovation allows us to better capture the intrinsic properties of the data, leading to improved performance. Numerical results demonstrate that our method preserves contents more effectively compared to state-of-the-art methods--for example, maintaining the structure of glasses in super-resolution tasks and producing more coherent results in the neighborhood of masked regions during inpainting.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルは、画像処理における逆問題解決において非常に有望である。 本稿では,逆問題に対する最大アフター(MAP)に基づく誘導項推定法という,問題に依存しない新しい拡散モデルを提案する。 条件付き拡散モデルを用いて条件付き生成タスクに対処するため、条件付きスコア関数をベイズ規則に従って2つの項に分割する: 条件付きスコア関数(事前学習されたスコアネットワークにより近似)と、自然画像のガウス型を組み込んだ新しいMAP法を用いて推定されるガイド付き項。 このイノベーションにより、データ固有の特性をよりよく捉え、パフォーマンスが向上します。 以上の結果から,本手法は,例えば,超高分解能タスクにおけるガラスの構造維持や,着色時のマスク領域近傍でのコヒーレントな結果の達成など,最先端の手法と比較して,より効果的にコンテンツを保存できることが示唆された。

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