論文の概要: Inverse Problem Sampling in Latent Space Using Sequential Monte Carlo

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.05908v1
• Date: Sun, 09 Feb 2025 14:03:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-11 14:33:24.191436
• Title: Inverse Problem Sampling in Latent Space Using Sequential Monte Carlo
• Title（参考訳）: 連続モンテカルロを用いた潜時空間における逆問題サンプリング
• Authors: Idan Achituve, Hai Victor Habi, Amir Rosenfeld, Arnon Netzer, Idit Diamant, Ethan Fetaya,
• Abstract要約: 画像処理において、逆問題(英: inverse problem)とは、いくつかの(通常知られている)劣化モデルによって破損した画像のもっともらしい再構成を見つけるタスクである。 本稿では,拡散モデルの潜在空間における連続モンテカルロ(SMC)に基づく新しいサンプリング手法を提案する。 ImageNet と FFHQ の実証評価は,様々な逆問題タスクにおける競合手法に対するアプローチの利点を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.986994008343153
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• Abstract: In image processing, solving inverse problems is the task of finding plausible reconstructions of an image that was corrupted by some (usually known) degradation model. Commonly, this process is done using a generative image model that can guide the reconstruction towards solutions that appear natural. The success of diffusion models over the last few years has made them a leading candidate for this task. However, the sequential nature of diffusion models makes this conditional sampling process challenging. Furthermore, since diffusion models are often defined in the latent space of an autoencoder, the encoder-decoder transformations introduce additional difficulties. Here, we suggest a novel sampling method based on sequential Monte Carlo (SMC) in the latent space of diffusion models. We use the forward process of the diffusion model to add additional auxiliary observations and then perform an SMC sampling as part of the backward process. Empirical evaluations on ImageNet and FFHQ show the benefits of our approach over competing methods on various inverse problem tasks.
• Abstract（参考訳）: 画像処理において、逆問題(英: inverse problem)とは、いくつかの(通常知られている)劣化モデルによって破損した画像のもっともらしい再構成を見つけるタスクである。 一般的に、このプロセスは生成的イメージモデルを用いて行われ、自然に現れる解への再構成を導くことができる。 ここ数年の拡散モデルの成功により、彼らはこの課題の第一候補となった。 しかし、拡散モデルの逐次的性質は、この条件付きサンプリングプロセスを困難にしている。 さらに、拡散モデルはしばしばオートエンコーダの潜在空間で定義されるので、エンコーダ-デコーダ変換はさらなる困難をもたらす。 本稿では,拡散モデルの潜在空間における連続モンテカルロ(SMC)に基づく新しいサンプリング手法を提案する。 拡散モデルの前方プロセスを用いて、追加の補助的な観測を加え、後方プロセスの一部としてSMCサンプリングを行う。 ImageNet と FFHQ の実証評価は,様々な逆問題タスクにおける競合手法に対するアプローチの利点を示している。

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