論文の概要: A Data-Driven Prism: Multi-View Source Separation with Diffusion Model Priors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.05205v1
• Date: Mon, 06 Oct 2025 18:00:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-08 17:57:07.91875
• Title: A Data-Driven Prism: Multi-View Source Separation with Diffusion Model Priors
• Title（参考訳）: データ駆動プリズム:拡散モデルによる複数ビューソース分離
• Authors: Sebastian Wagner-Carena, Aizhan Akhmetzhanova, Sydney Erickson,
• Abstract要約: 拡散モデルにより、ソースに関する明示的な仮定なしで、ソース分離問題を解くことができることを示す。 本手法は, 個々の音源が観測されず, 観測がノイズで不完全であり, 分解能が変化しても成功する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A common challenge in the natural sciences is to disentangle distinct, unknown sources from observations. Examples of this source separation task include deblending galaxies in a crowded field, distinguishing the activity of individual neurons from overlapping signals, and separating seismic events from an ambient background. Traditional analyses often rely on simplified source models that fail to accurately reproduce the data. Recent advances have shown that diffusion models can directly learn complex prior distributions from noisy, incomplete data. In this work, we show that diffusion models can solve the source separation problem without explicit assumptions about the source. Our method relies only on multiple views, or the property that different sets of observations contain different linear transformations of the unknown sources. We show that our method succeeds even when no source is individually observed and the observations are noisy, incomplete, and vary in resolution. The learned diffusion models enable us to sample from the source priors, evaluate the probability of candidate sources, and draw from the joint posterior of the source distribution given an observation. We demonstrate the effectiveness of our method on a range of synthetic problems as well as real-world galaxy observations.
• Abstract（参考訳）: 自然科学における共通の課題は、異なる未知のソースを観測から切り離すことである。 この音源分離タスクの例としては、混雑したフィールドで銀河を偏向させ、個々のニューロンの活動と重なり合う信号とを区別し、周囲の背景から地震イベントを分離する。 従来の分析は、しばしばデータを正確に再現できない単純化されたソースモデルに依存している。 最近の進歩は、拡散モデルがノイズや不完全なデータから複雑な事前分布を直接学習できることを示している。 本研究では,拡散モデルにより,ソースに関する明示的な仮定を伴わずに,ソース分離問題を解くことができることを示す。 提案手法は,複数のビューのみに依存するか,あるいは異なる観測セットが未知のソースの異なる線形変換を含む特性に依存する。 本手法は, 個々の音源が観測されず, 観測結果がノイズで不完全であり, 分解能が異なる場合にも有効であることを示す。 学習した拡散モデルにより、ソース先行からサンプルを抽出し、候補ソースの確率を評価し、観測されたソース分布の結合後部から引き出すことができる。 我々は,実世界の銀河観測だけでなく,様々な合成問題に対する本手法の有効性を実証する。

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