論文の概要: DiffEM: Learning from Corrupted Data with Diffusion Models via Expectation Maximization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.12691v1
• Date: Tue, 14 Oct 2025 16:25:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-15 19:02:32.39117
• Title: DiffEM: Learning from Corrupted Data with Diffusion Models via Expectation Maximization
• Title（参考訳）: DiffEM:予測最大化による拡散モデルによる崩壊データからの学習
• Authors: Danial Hosseintabar, Fan Chen, Giannis Daras, Antonio Torralba, Constantinos Daskalakis,
• Abstract要約: 本稿では,予測最大化(EM)を用いた拡散モデルの学習手法を提案する。 提案手法は条件拡散モデルを用いてE段階の観測からクリーンなデータを再構成し,M段階の条件拡散モデルを改善する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.67146690499833
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Diffusion models have emerged as powerful generative priors for high-dimensional inverse problems, yet learning them when only corrupted or noisy observations are available remains challenging. In this work, we propose a new method for training diffusion models with Expectation-Maximization (EM) from corrupted data. Our proposed method, DiffEM, utilizes conditional diffusion models to reconstruct clean data from observations in the E-step, and then uses the reconstructed data to refine the conditional diffusion model in the M-step. Theoretically, we provide monotonic convergence guarantees for the DiffEM iteration, assuming appropriate statistical conditions. We demonstrate the effectiveness of our approach through experiments on various image reconstruction tasks.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルは高次元の逆問題に対する強力な生成前駆体として現れてきたが、破壊されたりノイズの多い観測しかできないときにそれらを学ぶことは依然として困難である。 本研究では,予測最大化(EM)を用いた拡散モデルの学習手法を提案する。 提案手法は条件拡散モデルを用いてE段階の観測からクリーンなデータを再構成し,M段階の条件拡散モデルを改善する。 理論的には、適切な統計的条件を仮定して、DiffEM反復に対して単調収束を保証する。 様々な画像再構成タスクの実験を通して,提案手法の有効性を実証する。

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