論文の概要: A Mixture-Based Framework for Guiding Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.03332v1
• Date: Wed, 05 Feb 2025 16:26:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-06 14:28:49.123641
• Title: A Mixture-Based Framework for Guiding Diffusion Models
• Title（参考訳）: 拡散モデルの誘導のための混合型フレームワーク
• Authors: Yazid Janati, Badr Moufad, Mehdi Abou El Qassime, Alain Durmus, Eric Moulines, Jimmy Olsson,
• Abstract要約: デノナイジング拡散モデルはベイズ逆問題(英語版)の分野において大きな進歩をもたらした。 近年のアプローチでは、事前学習した拡散モデルを用いて、そのような問題を広範囲に解決している。 本研究はこれらの中間分布の新たな混合近似を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.83064246586143
• License:
• Abstract: Denoising diffusion models have driven significant progress in the field of Bayesian inverse problems. Recent approaches use pre-trained diffusion models as priors to solve a wide range of such problems, only leveraging inference-time compute and thereby eliminating the need to retrain task-specific models on the same dataset. To approximate the posterior of a Bayesian inverse problem, a diffusion model samples from a sequence of intermediate posterior distributions, each with an intractable likelihood function. This work proposes a novel mixture approximation of these intermediate distributions. Since direct gradient-based sampling of these mixtures is infeasible due to intractable terms, we propose a practical method based on Gibbs sampling. We validate our approach through extensive experiments on image inverse problems, utilizing both pixel- and latent-space diffusion priors, as well as on source separation with an audio diffusion model. The code is available at https://www.github.com/badr-moufad/mgdm
• Abstract（参考訳）: デノナイジング拡散モデルはベイズ逆問題(英語版)の分野において大きな進歩をもたらした。 近年のアプローチでは、事前学習した拡散モデルを用いて、推論時間計算を活用するだけで、同じデータセット上でタスク固有のモデルを再トレーニングする必要がなくなる。 ベイズ逆問題の後部を近似するために、拡散モデルでは、中間的後部分布の列からそれぞれ、難易度関数でサンプリングする。 本研究はこれらの中間分布の新たな混合近似を提案する。 これらの混合物の直接勾配に基づくサンプリングは、難解な項によって実現不可能であるため、ギブスサンプリングに基づく実用的な手法を提案する。 我々は,画像逆問題に対する広範囲な実験を通じて,画素空間と潜時空間の拡散先行値と,音源分離モデルを用いて評価を行った。 コードはhttps://www.github.com/badr-moufad/mgdmで入手できる。

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