Fugu-MT 論文翻訳(概要): Noise, Denoise, Correct: MCMC Posterior Sampling with Diffusion Priors in Three Steps

論文の概要: Noise, Denoise, Correct: MCMC Posterior Sampling with Diffusion Priors in Three Steps

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.09407v1
Date: Wed, 07 Oct 2026 04:06:19 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2026-10-08 21:58:22.711819
Title: Noise, Denoise, Correct: MCMC Posterior Sampling with Diffusion Priors in Three Steps
Title（参考訳）: 騒音, 騒音, 正確性: 3ステップで拡散先行したMCMC後部サンプリング
Abstract要約: 本稿では,SDEdit-style Noising-denoising を用いた MCMC 法である拡散ワルツを提案する。微分不可能なNavier-Stokes初期条件回復タスクでは、拡散ワルツは、異なるノイズおよび非線形性レジームで既存のベースラインより優れる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.626561285338505
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Pretrained diffusion models are powerful priors for inverse problems, but posterior sampling under nonlinear, non-differentiable forward models remain hard. We introduce diffusion waltz, an MCMC method using SDEdit-style noising-denoising as a proposal, corrected via Metropolis-Hastings for exact posterior sampling without prior evaluation. We further propose injecting observations into the proposal while preserving exactness, using a gradient-free ensemble Kalman update. On a non-differentiable Navier-Stokes initial condition recovery task, diffusion waltz outperforms existing baselines across different noise and nonlinearity regimes.
Abstract（参考訳）: 事前訓練された拡散モデルは逆問題に対する強力な先行モデルであるが、非線形で微分不可能な前方モデルの下での後方サンプリングは難しいままである。 SDEdit-style noising-denoising を提案手法として用いた拡散ワルツをメトロポリス・ハスティングス(Metropolis-Hastings)で修正した。さらに、勾配のないアンサンブルKalman更新を用いて、正確性を保ちながら、提案提案に観測を注入することを提案する。微分不可能なNavier-Stokes初期条件回復タスクでは、拡散ワルツは、異なるノイズおよび非線形性レジームで既存のベースラインより優れる。

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