論文の概要: Measurement-aligned Flow for Inverse Problem

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.11893v1
• Date: Fri, 13 Jun 2025 15:39:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-16 17:50:49.860715
• Title: Measurement-aligned Flow for Inverse Problem
• Title（参考訳）: 逆問題に対する計測整列流
• Authors: Shaorong Zhang, Rob Brekelmans, Yunshu Wu, Greg Ver Steeg,
• Abstract要約: 測定アラインドサンプリング(MAS)は線形逆問題解決のための新しいフレームワークである。 我々は,MASが一連のタスクにおいて,最先端のメソッドよりも一貫して優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.189110820948674
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Diffusion models provide a powerful way to incorporate complex prior information for solving inverse problems. However, existing methods struggle to correctly incorporate guidance from conflicting signals in the prior and measurement, especially in the challenging setting of non-Gaussian or unknown noise. To bridge these gaps, we propose Measurement-Aligned Sampling (MAS), a novel framework for linear inverse problem solving that can more flexibly balance prior and measurement information. MAS unifies and extends existing approaches like DDNM and DAPS, and offers a new optimization perspective. MAS can generalize to handle known Gaussian noise, unknown or non-Gaussian noise types. Extensive experiments show that MAS consistently outperforms state-of-the-art methods across a range of tasks.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルは、逆問題を解決するために複雑な事前情報を組み込む強力な方法を提供する。 しかし、既存の手法は、特に非ガウス的あるいは未知の雑音の困難な設定において、先行と測定における競合する信号からのガイダンスを正しく組み込むことに苦慮している。 これらのギャップを埋めるために,線形逆問題解決のための新しいフレームワークである計測アラインドサンプリング(MAS)を提案する。 MASはDDNMやDAPSのような既存のアプローチを統合し拡張し、新しい最適化の観点を提供する。 MASは、既知のガウスノイズ、未知または非ガウスノイズに対処するために一般化することができる。 大規模な実験により、MASは様々なタスクで最先端の手法を一貫して上回っていることが示された。

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