論文の概要: Exact Evaluation of the Accuracy of Diffusion Models for Inverse Problems with Gaussian Data Distributions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.07008v1
• Date: Wed, 09 Jul 2025 16:36:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-10 17:37:43.676763
• Title: Exact Evaluation of the Accuracy of Diffusion Models for Inverse Problems with Gaussian Data Distributions
• Title（参考訳）: ガウス分布を用いた逆問題に対する拡散モデルの精度評価
• Authors: Emile Pierret, Bruno Galerne,
• Abstract要約: ガウスデータ分布に適用した場合の拡散モデルの精度について検討する。 この制約付き文脈内では、逆問題の理論解と拡散モデルを用いて得られた解との相違を正確に解析することができる。 文献と異なるアルゴリズムの比較が可能である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Used as priors for Bayesian inverse problems, diffusion models have recently attracted considerable attention in the literature. Their flexibility and high variance enable them to generate multiple solutions for a given task, such as inpainting, super-resolution, and deblurring. However, several unresolved questions remain about how well they perform. In this article, we investigate the accuracy of these models when applied to a Gaussian data distribution for deblurring. Within this constrained context, we are able to precisely analyze the discrepancy between the theoretical resolution of inverse problems and their resolution obtained using diffusion models by computing the exact Wasserstein distance between the distribution of the diffusion model sampler and the ideal distribution of solutions to the inverse problem. Our findings allow for the comparison of different algorithms from the literature.
• Abstract（参考訳）: ベイズ逆問題の前駆体として使われ、拡散モデルは近年、文献でかなりの注目を集めている。 その柔軟性と高い分散性により、インペイント、超解像、デブロアリングなど、与えられたタスクに対して複数のソリューションを生成することができる。 しかし、その性能についていくつかの未解決の疑問が残っている。 本稿では,これらのモデルのガウスデータ分布に適用した場合の精度について検討する。 この制約付き文脈において、拡散モデルサンプリング器の分布と逆問題に対する解の理想的な分布との正確なワッサーシュタイン距離を計算することにより、逆問題の理論解と拡散モデルを用いて得られる解との相違を正確に解析することができる。 文献と異なるアルゴリズムの比較が可能である。

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