論文の概要: Annealed Langevin Posterior Sampling (ALPS): A Rapid Algorithm for Image Restoration with Multiscale Energy Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.02594v1
- Date: Mon, 05 Jan 2026 22:53:23 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-01-07 17:02:12.744855
- Title: Annealed Langevin Posterior Sampling (ALPS): A Rapid Algorithm for Image Restoration with Multiscale Energy Models
- Title（参考訳）: Annealed Langevin Posterior Smpling (ALPS):マルチスケールエネルギーモデルによる画像復元の高速化
- Authors: Jyothi Rikhab Chand, Mathews Jacob,
- Abstract要約: エネルギーベースモデル(EBM)は歴史的に高い計算コストと訓練不安定性に悩まされてきた。
本稿では,最大A-Posteriori (MAP),最小平均角誤差 (MMSE) に対するAnnealed Langevin Posterior Smpling (ALPS) アルゴリズムを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.5812718077838
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Solving inverse problems in imaging requires models that support efficient inference, uncertainty quantification, and principled probabilistic reasoning. Energy-Based Models (EBMs), with their interpretable energy landscapes and compositional structure, are well-suited for this task but have historically suffered from high computational costs and training instability. To overcome the historical shortcomings of EBMs, we introduce a fast distillation strategy to transfer the strengths of pre-trained diffusion models into multi-scale EBMs. These distilled EBMs enable efficient sampling and preserve the interpretability and compositionality inherent to potential-based frameworks. Leveraging EBM compositionality, we propose Annealed Langevin Posterior Sampling (ALPS) algorithm for Maximum-A-Posteriori (MAP), Minimum Mean Square Error (MMSE), and uncertainty estimates for inverse problems in imaging. Unlike diffusion models that use complex guidance strategies for latent variables, we perform annealing on static posterior distributions that are well-defined and composable. Experiments on image inpainting and MRI reconstruction demonstrate that our method matches or surpasses diffusion-based baselines in both accuracy and efficiency, while also supporting MAP recovery. Overall, our framework offers a scalable and principled solution for inverse problems in imaging, with potential for practical deployment in scientific and clinical settings. ALPS code is available at the GitHub repository \href{https://github.com/JyoChand/ALPS}{ALPS}.
- Abstract（参考訳）: 画像における逆問題を解決するには、効率的な推論、不確実な定量化、原理化された確率的推論をサポートするモデルが必要である。
エネルギーベースモデル(EBM)は、解釈可能なエネルギー景観と構成構造を持ち、この課題には適しているが、歴史的に高い計算コストと訓練不安定さに悩まされてきた。
本研究では,ESMの歴史的欠点を克服するために,事前学習した拡散モデルの強度をマルチスケールのEMMに伝達する高速蒸留方式を導入する。
これらの蒸留されたESMは、ポテンシャルベースのフレームワークに固有の解釈可能性や構成性を効率的にサンプリングし、保存することができる。
EBMの構成性を活用して、最大A-ポストエリオーリ(MAP)、最小平均角誤差(MMSE)に対するAnaaled Langevin Posterior Sampling(ALPS)アルゴリズムを提案し、撮像における逆問題に対する不確かさを推定する。
潜伏変数に対する複雑な誘導戦略を用いる拡散モデルとは異なり、よく定義され構成可能な静的後続分布に対してアニールを行う。
画像インペインティングとMRI再構成の実験により, 精度, 効率ともに拡散ベースラインと一致し, MAPリカバリもサポートした。
全体として、我々のフレームワークは、画像の逆問題に対するスケーラブルで原則化された解決策を提供し、科学的、臨床的に実践的な展開の可能性を秘めている。
ALPSコードはGitHubリポジトリ \href{https://github.com/JyoChand/ALPS}{ALPS} で入手できる。
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