Fugu-MT 論文翻訳(概要): Solving Inverse Problems using Diffusion with Fast Iterative Renoising

論文の概要: Solving Inverse Problems using Diffusion with Fast Iterative Renoising

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.17468v1
Date: Wed, 29 Jan 2025 08:20:05 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-01-30 15:54:00.509408
Title: Solving Inverse Problems using Diffusion with Fast Iterative Renoising
Title（参考訳）: 高速反復型拡散による逆問題の解法
Authors: Matt C. Bendel, Saurav K. Shastri, Rizwan Ahmad, Philip Schniter,
Abstract要約: 逆問題の画像は、事前訓練された拡散モデルを用いて教師なしの方法で解決することができる。本稿では,拡散段階毎に何回か画像を再推定し,再認識する手法を提案する。線形逆問題と位相探索に対する,20,100,1000のニューラルファンクション評価におけるDDfire法の有効性を実証した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 11.179585999627353
License:
Abstract: Imaging inverse problems can be solved in an unsupervised manner using pre-trained diffusion models. In most cases, that involves approximating the gradient of the measurement-conditional score function in the reverse process. Since the approximations produced by existing methods are quite poor, especially early in the reverse process, we propose a new approach that re-estimates and renoises the image several times per diffusion step. Renoising adds carefully shaped colored noise that ensures the pre-trained diffusion model sees white-Gaussian error, in accordance with how it was trained. We demonstrate the effectiveness of our "DDfire" method at 20, 100, and 1000 neural function evaluations on linear inverse problems and phase retrieval.
Abstract（参考訳）: 逆問題の画像は、事前訓練された拡散モデルを用いて教師なしの方法で解決することができる。ほとんどの場合、逆過程において測定条件スコア関数の勾配を近似する。既存の手法による近似は、特に逆過程の早い段階では、非常に貧弱であるため、拡散ステップ毎に画像を再推定し、再認識する新しいアプローチを提案する。 Renoisingは、事前訓練された拡散モデルがどのようにトレーニングされたかに応じて、ホワイト・ガウスの誤差を確実に見ることができるように、注意深く形づくられた色のノイズを付加する。線形逆問題と位相探索に対する,20,100,1000のニューラルファンクション評価におけるDDfire法の有効性を実証した。

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