論文の概要: Contrastive Diffusion Guidance for Spatial Inverse Problems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.26489v1
• Date: Tue, 30 Sep 2025 16:33:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-01 17:09:04.621979
• Title: Contrastive Diffusion Guidance for Spatial Inverse Problems
• Title（参考訳）: 空間逆問題に対するコントラスト拡散誘導法
• Abstract要約: 多くのフロアプランが同じ運動軌跡を説明できるため、直接反転は不十分である。 拡散型後部サンプリング器を用いて, 測定値に整合したレイアウトを生成する。 この埋め込み空間における確率スコアの代理形式は、真の確率スコアに対する有効な近似であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.228107711723367
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We consider the inverse problem of reconstructing the spatial layout of a place, a home floorplan for example, from a user`s movements inside that layout. Direct inversion is ill-posed since many floorplans can explain the same movement trajectories. We adopt a diffusion-based posterior sampler to generate layouts consistent with the measurements. While active research is in progress on generative inverse solvers, we find that the forward operator in our problem poses new challenges. The path-planning process inside a floorplan is a non-invertible, non-differentiable function, and causes instability while optimizing using the likelihood score. We break-away from existing approaches and reformulate the likelihood score in a smoother embedding space. The embedding space is trained with a contrastive loss which brings compatible floorplans and trajectories close to each other, while pushing mismatched pairs far apart. We show that a surrogate form of the likelihood score in this embedding space is a valid approximation of the true likelihood score, making it possible to steer the denoising process towards the posterior. Across extensive experiments, our model CoGuide produces more consistent floorplans from trajectories, and is more robust than differentiable-planner baselines and guided-diffusion methods.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,そのレイアウト内のユーザの動きから,例えばホームフロアプランである場所の空間的レイアウトを再構築する際の逆問題について考察する。 多くのフロアプランが同じ運動軌跡を説明できるため、直接反転は不十分である。 拡散型後部サンプリング器を用いて, 測定値に整合したレイアウトを生成する。 生成的逆解法に関する活発な研究が進行中であるが、我々の問題におけるフォワードオペレーターが新たな課題をもたらすことが判明した。 フロアプラン内の経路計画過程は、非可逆で微分不可能な関数であり、確率スコアを用いて最適化しながら不安定を引き起こす。 我々は既存のアプローチから脱却し、よりスムーズな埋め込み空間における可能性スコアを再構成する。 埋め込み空間は、相反するフロアプランと軌道を互いに近接させながら、不一致のペアを遠くに押すコントラスト的な損失で訓練される。 この埋め込み空間における確率スコアの代理形式は、真の確率スコアの有効な近似であり、後部への偏極過程を操ることができることを示す。 広範にわたる実験で、我々のモデルであるCoGuideは、軌道からより一貫したフロアプランを生成し、微分可能なプランナーベースラインや誘導拡散法よりも堅牢である。

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