論文の概要: Diffusion Generative Models Meet Compressed Sensing, with Applications to Imaging and Finance
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.03898v2
- Date: Sun, 28 Sep 2025 19:56:10 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-30 17:47:09.201453
- Title: Diffusion Generative Models Meet Compressed Sensing, with Applications to Imaging and Finance
- Title（参考訳）: 圧縮センシングを用いた拡散生成モデルとイメージング・ファイナンスへの応用
- Authors: Zhengyi Guo, Jiatu Li, Wenpin Tang, David D. Yao,
- Abstract要約: CSDM: まずデータセットを潜伏空間に圧縮し、潜伏空間で拡散モデルを訓練し、次に、潜伏空間で生成されたサンプルに圧縮されたセンシングアルゴリズムを適用して元の空間に復号する。
提案手法は, 拡散モデル推論とスパースリカバリを組み合わせることにより, より高速な収束を実現する。
このアプローチの有効性を説明するために,手書きの数字,医療・気候画像,ストレステストのための財務時系列など,さまざまなデータセットを用いて数値実験を行った。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.967038299436285
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this study we develop dimension-reduction techniques to accelerate diffusion model inference in the context of synthetic data generation. The idea is to integrate compressed sensing into diffusion models (hence, CSDM): First, compress the dataset into a latent space (from an ambient space), and train a diffusion model in the latent space; next, apply a compressed sensing algorithm to the samples generated in the latent space for decoding back to the original space; and the goal is to facilitate the efficiency of both model training and inference. Under certain sparsity assumptions on data, our proposed approach achieves provably faster convergence, via combining diffusion model inference with sparse recovery. It also sheds light on the best choice of the latent space dimension. To illustrate the effectiveness of this approach, we run numerical experiments on a range of datasets, including handwritten digits, medical and climate images, and financial time series for stress testing.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,合成データ生成の文脈における拡散モデル推論を高速化する次元還元手法を開発した。
まず、データセットを(周囲空間から)潜伏空間に圧縮し、潜伏空間で拡散モデルを訓練し、次に、潜伏空間で生成されたサンプルに圧縮センシングアルゴリズムを適用して元の空間に復号する。
提案手法は, 拡散モデル推論とスパースリカバリを組み合わせることにより, より高速な収束を実現する。
また、潜在空間次元の最良の選択についても光を当てる。
このアプローチの有効性を説明するために,手書きの数字,医療・気候画像,ストレステストのための財務時系列など,さまざまなデータセットを用いて数値実験を行った。
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