論文の概要: Diffusion Models for Solving Inverse Problems via Posterior Sampling with Piecewise Guidance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.18654v1
• Date: Tue, 22 Jul 2025 19:35:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-28 16:16:48.686761
• Title: Diffusion Models for Solving Inverse Problems via Posterior Sampling with Piecewise Guidance
• Title（参考訳）: 鉛直誘導による後方サンプリングによる逆問題解の拡散モデル
• Authors: Saeed Mohseni-Sehdeh, Walid Saad, Kei Sakaguchi, Tao Yu,
• Abstract要約: 断片的なガイダンススキームを用いて,逆問題を解決するための新しい拡散型フレームワークが導入された。 提案手法は問題に依存しず,様々な逆問題に容易に適応できる。 このフレームワークは, (4時間), (8時間) の超分解能タスクに対して, (23%), (24%) および (24%) の無作為マスクを塗布する場合の (25%) の推論時間を短縮する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.705112811734566
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Diffusion models are powerful tools for sampling from high-dimensional distributions by progressively transforming pure noise into structured data through a denoising process. When equipped with a guidance mechanism, these models can also generate samples from conditional distributions. In this paper, a novel diffusion-based framework is introduced for solving inverse problems using a piecewise guidance scheme. The guidance term is defined as a piecewise function of the diffusion timestep, facilitating the use of different approximations during high-noise and low-noise phases. This design is shown to effectively balance computational efficiency with the accuracy of the guidance term. Unlike task-specific approaches that require retraining for each problem, the proposed method is problem-agnostic and readily adaptable to a variety of inverse problems. Additionally, it explicitly incorporates measurement noise into the reconstruction process. The effectiveness of the proposed framework is demonstrated through extensive experiments on image restoration tasks, specifically image inpainting and super-resolution. Using a class conditional diffusion model for recovery, compared to the \pgdm baseline, the proposed framework achieves a reduction in inference time of \(25\%\) for inpainting with both random and center masks, and \(23\%\) and \(24\%\) for \(4\times\) and \(8\times\) super-resolution tasks, respectively, while incurring only negligible loss in PSNR and SSIM.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデル (diffusion model) は、純粋なノイズを段階的にデノナイジングプロセスを通じて構造化データに変換することによって、高次元分布からサンプリングする強力なツールである。 誘導機構を備えると、これらのモデルは条件分布からサンプルを生成することもできる。 本稿では,一括誘導方式を用いて,逆問題を解決するための新しい拡散型フレームワークを提案する。 誘導項は拡散時間ステップのピースワイズ関数として定義され、高雑音および低雑音相における異なる近似の使用を容易にする。 この設計は、計算効率とガイダンス項の精度を効果的にバランスさせることが示されている。 各問題に対して再トレーニングを必要とするタスク固有のアプローチとは異なり、提案手法は問題に依存しず、様々な逆問題に容易に適応できる。 さらに、計測ノイズを復元プロセスに明示的に組み込む。 提案手法の有効性は,画像復元作業,特に画像インペイントと超解像に関する広範な実験を通じて実証される。 pgdmベースラインと比較して,本フレームワークは,PSNRとSSIMの負の損失のみを発生させつつ,それぞれ,無作為マスクと中心マスクの塗布に要する \(25\%\) と, \(4\times\) と \(24\%\) の超分解能タスクに対する \(23\%\) と \(24\%\) の推論時間を減少させる。

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