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Dec, 2023
深度生成模型对解决逆问题的表现如何？
How Good Are Deep Generative Models for Solving Inverse Problems?
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Shichong Peng, Alireza Moazeni, Ke Li
TL;DR
本研究评估了基于扩散、基于GAN和基于IMLE的方法在三个反向问题上的性能，即16倍超分辨率、着色和图像解压。总体上，我们发现基于IMLE的CHIMLE方法在提供有效解决方案和可靠的不确定性估计方面优于其他方法。
Abstract
deep generative models
, such as
diffusion models
,
gans
, and
imle
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