論文の概要: Diffusion Model Based Signal Recovery Under 1-Bit Quantization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.12471v1
• Date: Sun, 16 Nov 2025 06:18:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-18 14:36:24.186383
• Title: Diffusion Model Based Signal Recovery Under 1-Bit Quantization
• Title（参考訳）: 1ビット量子化による拡散モデルに基づく信号回復
• Authors: Youming Chen, Zhaoqiang Liu,
• Abstract要約: 1ビット量子化の下での信号回復のための高速かつ効果的なDMベースのアプローチであるDiff-OneBitを導入する。 これは、微分可能あるいは暗黙的リンク関数によって生じる課題に、微分可能サロゲート確率関数を活用することで対処する。 FFHQ、CelebA、ImageNetのデータセットの実験では、Diff-OneBitが高忠実度に再構成されたイメージを提供することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.230017522567286
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Diffusion models (DMs) have demonstrated to be powerful priors for signal recovery, but their application to 1-bit quantization tasks, such as 1-bit compressed sensing and logistic regression, remains a challenge. This difficulty stems from the inherent non-linear link function in these tasks, which is either non-differentiable or lacks an explicit characterization. To tackle this issue, we introduce Diff-OneBit, which is a fast and effective DM-based approach for signal recovery under 1-bit quantization. Diff-OneBit addresses the challenge posed by non-differentiable or implicit links functions via leveraging a differentiable surrogate likelihood function to model 1-bit quantization, thereby enabling gradient based iterations. This function is integrated into a flexible plug-and-play framework that decouples the data-fidelity term from the diffusion prior, allowing any pretrained DM to act as a denoiser within the iterative reconstruction process. Extensive experiments on the FFHQ, CelebA and ImageNet datasets demonstrate that Diff-OneBit gives high-fidelity reconstructed images, outperforming state-of-the-art methods in both reconstruction quality and computational efficiency across 1-bit compressed sensing and logistic regression tasks.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデル(DM)は信号回復の強力な先駆者であるが、1ビット圧縮センシングやロジスティック回帰といった1ビット量子化タスクへの応用は依然として課題である。 この困難さは、これらのタスクの固有の非線形リンク関数に起因している。 Diff-OneBitは1ビット量子化の下での信号回復のための高速かつ効果的なDMベースの手法である。 Diff-OneBitは1ビット量子化をモデル化するために微分可能代理可能性関数を活用することで、非微分可能または暗黙的リンク関数によって引き起こされる課題に対処する。 この機能はフレキシブルなプラグアンドプレイフレームワークに統合され、データフィデリティ項と拡散前の拡散を分離する。 FFHQ、CelebA、ImageNetデータセットの大規模な実験により、Diff-OneBitは1ビット圧縮センシングおよびロジスティック回帰タスクにおいて、再構築品質と計算効率の両方において最先端の手法より優れた高忠実な再構成画像を提供することが示された。

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