通过分离噪声退火来改进扩散逆问题求解

Jul, 2024

通过分离噪声退火来改进扩散逆问题求解

Improving Diffusion Inverse Problem Solving with Decoupled Noise Annealing

Bingliang Zhang, Wenda Chu, Julius Berner, Chenlin Meng, Anima Anandkumar...

TL;DR通过解决复杂的非线性反问题，特别是在相位恢复中，我们提出了一种名为 Decoupled Annealing Posterior Sampling（DAPS）的新方法，该方法通过新颖的噪声退火过程，解决了当前扩散取样过程难以纠正早期取样步骤错误而导致性能下降的问题，其探索了更大的解决方案空间，改进了准确重建的成功率。

Abstract

diffusion models have recently achieved success in solving Bayesian inverse problems with learned data priors. Current methods build on top of the diffusion sampling process, where each denoising step makes small modifications to samples from the previous step. However, this process st

diffusion models bayesian inverse problems decoupled annealing posterior sampling nonlinear inverse problems image restoration

发现论文，激发创造

环境扩散后验采样：使用在损坏数据上训练的扩散模型解决逆问题

我们提供了一个用于解决扩散模型的反问题的框架，该框架可以从线性损坏的数据中学习。我们的方法是环境扩散后验采样（A-DPS），利用在一种类型的损坏上进行预训练的生成模型，在来自可能不同的前向过程的测量条件下进行后验采样。我们在标准的自然图像数据集上测试了我们的方法（CelebA、FFHQ 和 AFHQ），并且我们表明 A-DPS 在速度和性能上有时可以超过在干净数据上训练的模型进行几项图像修复任务。我们进一步扩展了环境扩散框架，用访问仅限于傅里叶子采样的多线圈 MRI 测量，加速因子为 2、4、6、8 来训练 MRI 模型。我们再次观察到，在高加速度区间内，与在完全采样数据上训练的模型相比，训练在高度子采样数据上的模型更适用于解决反问题。我们开源了我们的代码和训练的环境扩散 MRI 模型。

Mar, 2024

扩散后验采样用于一般噪声反问题

本文提出一种扩展扩散模型求解广泛的噪声非线性逆问题的方法，该方法利用后验采样实现扩散采样和流形约束梯度融合，并适用于各种噪声统计和非线性问题，代码公开。

Sep, 2022

分治后验采样用于去噪扩散先验

利用去噪扩散模型（DDM）作为先验来解决逆贝叶斯问题的兴趣最近显著增加。本研究采用不同方法，利用 DDM 先验的特定结构定义了一组中间和简化的后验采样问题，相比以前的方法，降低了近似误差。我们通过使用合成示例和各种图像恢复任务来经验性地展示了我们方法的重建能力。

Mar, 2024

扩散模型求解逆问题的变分视角

本文提出一种基于变分法的正则化方法 RED-Diff 来解决扩散模型后验分布不可计算的问题，通过在不同时间步引入不同的去噪器来实现对图像结构的约束，进而提高扩散模型在图像修复等领域的应用性能。

May, 2023

基于扩散模型的原则性概率成像使用即插即用的先验

采用扩散模型和马尔可夫链 - 蒙特卡洛算法解决反问题，通过降低到高斯去噪问题的后验采样，有效地实现了更准确的重建和后验估计。

May, 2024

释放扩散先验的去噪能力以解决逆问题

通过引入辅助优化变量，利用扩散过程重新定义嘈杂的反问题为受约束的双变量优化任务，该算法称为 ProjDiff，有效地利用了预训练扩散模型的先验信息和降噪能力。在各种线性和非线性反问题中，ProjDiff 在图像恢复任务、信源分离和部分生成任务方面展现出卓越的性能，凸显其在实际应用中的潜力。

Jun, 2024

基于证明可靠性的分数传播后验采样用于即插即用图像重建

本研究提出了一种算法框架，用于在一般非线性逆问题中将基于分数的扩散模型作为表达性数据先验。通过引入扩散插入和播放方法 (DPnP)，交替调用两个采样器，一个仅基于前向模型的似然函数的邻近一致性采样器，另一个仅基于图像先验的分数函数的降噪扩散采样器。首次建立了 DPnP 在解决线性和非线性图像重建任务中的渐近性和非渐近性性能保证，并通过数值实验证明了其潜力。

Mar, 2024

通过潜在扩散模型的后验抽样可证明解决线性反问题

我们提出了第一个框架，利用预先训练好的潜在扩散模型来解决线性反问题。在理论和实验分析中，我们都展现出在各种问题中都优于先前提出的后验采样算法，包括随机修补、块修补、去噪、去模糊处理、去除条纹和超分辨率。

Jul, 2023

图像恢复的扩散净化解耦数据一致性

提出了一种新颖的基于扩散的图像恢复求解器，通过解耦逆向过程和数据一致性步骤来解决扩散模型中额外梯度步骤引起的计算负担和问题，通过整合一致性模型减少采样步骤的必要性，从而在各种图像恢复任务中展现出高效的问题解决能力。

Mar, 2024

图像恢复的扩散后验近端采样

本文介绍了一种通过扩展扩散模型进行图像修复的新方法，该方法利用生成过程中与测量身份一致的样本，并结合测量信号与初始化信息来提高生成过程的效果。实验证明了该方法在不同的图像修复任务中的有效性。

Feb, 2024