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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.17468v2
• Date: Sun, 13 Apr 2025 14:24:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-15 19:48:45.6034
• Title: Solving Inverse Problems using Diffusion with Iterative Colored Renoising
• Title（参考訳）: 反復色再現による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: 既存の手法による近似は,特に逆過程の早い段階では,比較的貧弱であることを示す。 そこで本研究では,拡散段階毎に数回,反復的に再推定し,推定を「ノイズ」する手法を提案する。 この反復的アプローチは、我々がFast Iterative Renoising (FIRE)と呼ぶもので、事前に訓練された拡散モデルが常に白いノイズを見ることができるように、色付きノイズを注入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.179585999627353
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Imaging inverse problems can be solved in an unsupervised manner using pre-trained diffusion models, but doing so requires approximating the gradient of the measurement-conditional score function in the diffusion reverse process. We show that the approximations produced by existing methods are relatively poor, especially early in the reverse process, and so we propose a new approach that iteratively reestimates and "renoises" the estimate several times per diffusion step. This iterative approach, which we call Fast Iterative REnoising (FIRE), injects colored noise that is shaped to ensure that the pre-trained diffusion model always sees white noise, in accordance with how it was trained. We then embed FIRE into the DDIM reverse process and show that the resulting "DDfire" offers state-of-the-art accuracy and runtime on several linear inverse problems, as well as phase retrieval. Our implementation is at https://github.com/matt-bendel/DDfire
• 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が、それを行うには、拡散逆過程における測定条件スコア関数の勾配を近似する必要がある。 既存の手法による近似は, 逆過程の早い段階では, 比較的貧弱であることを示し, 反復的に再推定し, 拡散段階ごとに何回かの見積もりを「無視する」という新しい手法を提案する。 この反復的アプローチは、我々がFast Iterative Renoising (FIRE)と呼ぶもので、事前に訓練された拡散モデルがトレーニングされた方法に従って、常に白いノイズを見ることができるように、色付きノイズを注入する。 次に DDIM の逆プロセスに FIRE を埋め込むと、結果の "DDfire" が複数の線形逆問題に対する最新精度と実行時間、および位相検索を提供することを示す。 私たちの実装はhttps://github.com/matt-bendel/DDfireにあります。

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