論文の概要: Diffusion models for inverse problems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.01975v1
- Date: Mon, 04 Aug 2025 01:26:06 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-05 18:25:22.139785
- Title: Diffusion models for inverse problems
- Title（参考訳）: 逆問題に対する拡散モデル
- Authors: Hyungjin Chung, Jeongsol Kim, Jong Chul Ye,
- Abstract要約: 我々は、長年にわたって提案されてきた様々なアプローチについてレビューする。
視覚障害や高次元データ,データ不足や分散ミスマッチによる問題など,より困難な状況への拡張についても取り上げる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.87606622211111
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Using diffusion priors to solve inverse problems in imaging have significantly matured over the years. In this chapter, we review the various different approaches that were proposed over the years. We categorize the approaches into the more classic explicit approximation approaches and others, which include variational inference, sequential monte carlo, and decoupled data consistency. We cover the extension to more challenging situations, including blind cases, high-dimensional data, and problems under data scarcity and distribution mismatch. More recent approaches that aim to leverage multimodal information through texts are covered. Through this chapter, we aim to (i) distill the common mathematical threads that connect these algorithms, (ii) systematically contrast their assumptions and performance trade-offs across representative inverse problems, and (iii) spotlight the open theoretical and practical challenges by clarifying the landscape of diffusion model based inverse problem solvers.
- Abstract（参考訳）: 画像における逆問題を解決するために拡散先行法を用いることは、長年にわたって著しく成熟してきた。
本章では,長年にわたって提案されてきた様々なアプローチについて概観する。
より古典的な明示的近似アプローチや、変分推論、シーケンシャルなモンテカルロ、デカップリングされたデータの一貫性など、アプローチを分類する。
視覚障害や高次元データ,データ不足や分散ミスマッチによる問題など,より困難な状況への拡張についても取り上げる。
テキストによるマルチモーダル情報の活用を目的とした,近年のアプローチについて紹介する。
この章を通して、私たちは目的を定めます。
(i)これらのアルゴリズムを接続する一般的な数学的スレッドを蒸留する。
二 代表的逆問題におけるその前提と業績のトレードオフを体系的に対比すること。
三 拡散モデルに基づく逆問題解決器の展望を明らかにすることにより、オープンな理論的・実践的な課題を浮き彫りにする。
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