المفاهيم الأساسية
확산 역문제 해결을 위해 일관성 모델을 활용하면 비선형 연산자에 대한 성능을 향상시킬 수 있다.
الملخص
이 논문은 확산 역문제 해결을 위한 새로운 접근법을 제안한다.
- 연산자 f(.)가 선형일 때는 후견 평균을 사용하는 것이 좋고, 비선형일 때는 후견 샘플을 사용하는 것이 더 나은 성능을 보인다.
- 후견 샘플을 근사하기 위해 일관성 모델(CM)을 사용하며, 이는 실제 이미지와 유사한 샘플을 생성할 수 있다.
- 또한 CM을 역전파하는 새로운 DIS 알고리즘을 제안한다.
- 실험 결과, 제안된 방법은 비선형 연산자(semantic segmentation, image captioning 등)에서 기존 방법보다 우수한 성능을 보였다.
- 선형 연산자(down-sampling)에서도 기존 방법과 유사한 성능을 보였다.
الإحصائيات
비선형 연산자에서 제안된 방법의 mIOU가 0.34로 기존 방법 대비 향상되었다.
비선형 연산자에서 제안된 방법의 FID가 18.06으로 기존 방법 대비 개선되었다.
선형 연산자에서 제안된 방법의 MSE가 0.06으로 기존 방법 대비 향상되었다.
اقتباسات
"When f(.) is non-linear, the posterior sample is preferred."
"We propose to use consistency model (CM) as a high-quality approximation to posterior sample."
"Our proposed approaches work well for both linear and non-linear operators."