論文の概要: Dual Ascent Diffusion for Inverse Problems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.17353v1
• Date: Fri, 23 May 2025 00:12:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-26 18:08:33.739993
• Title: Dual Ascent Diffusion for Inverse Problems
• Title（参考訳）: 逆問題に対するDual Ascent Diffusion
• Authors: Minseo Kim, Axel Levy, Gordon Wetzstein,
• Abstract要約: 本稿では, 拡散モデルによるMAP問題の解法を, 二重登頂最適化フレームワークを用いて提案する。 本フレームワークは,画像復元問題に対する様々な指標による画像の質向上を実現し,高レベルの計測ノイズに対して頑健であり,高速であり,また,観測結果の忠実性を表す解を推定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.899716598787094
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Ill-posed inverse problems are fundamental in many domains, ranging from astrophysics to medical imaging. Emerging diffusion models provide a powerful prior for solving these problems. Existing maximum-a-posteriori (MAP) or posterior sampling approaches, however, rely on different computational approximations, leading to inaccurate or suboptimal samples. To address this issue, we introduce a new approach to solving MAP problems with diffusion model priors using a dual ascent optimization framework. Our framework achieves better image quality as measured by various metrics for image restoration problems, it is more robust to high levels of measurement noise, it is faster, and it estimates solutions that represent the observations more faithfully than the state of the art.
• Abstract（参考訳）: Ill-posed inverse problemは、天体物理学から医用画像まで、多くの領域において基本的な問題である。 新興拡散モデルは、これらの問題を解決するための強力な事前情報を提供する。 しかし、既存の最大ポスペリオリ(MAP)または後方サンプリングアプローチは、異なる計算近似に依存しており、不正確なサンプルや準最適サンプルを生み出している。 この問題に対処するために,2つのアセント最適化フレームワークを用いて,拡散モデルを用いたMAP問題の解法を提案する。 本フレームワークは,画像復元問題における様々な指標による画像品質向上を実現し,高レベルの計測ノイズに対して頑健であり,高速であり,また,現状よりも忠実に観測できる解を推定する。

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