Core Concepts
확률적 모델의 점근적 최적성에 대한 이론적 이해의 부족을 채우는 새로운 이론적 통찰력을 제공합니다.
Abstract
확률적 모델의 이론적 이해의 부족에 대한 새로운 이론적 통찰력을 제공합니다.
DPM을 사용한 노이즈 제거 작업에 대한 새로운 이론적 통찰력을 제공합니다.
DPM의 훈련 및 노이즈 제거 전략에 대한 새로운 관점을 강조합니다.
DPM의 수렴성을 수치 결과로 검증합니다.
1. 소개
DPM 및 점수 기반 모델의 성능 평가
DPM을 이미지 노이즈 제거, 초해상도, 역문제, 이미지 복원에 사용
2. 노이즈 제거
CME가 최적해인 노이즈 제거 전략
DPM을 사용한 확률적 노이즈 제거의 중요성
3. 관련 작업
DPM을 사용한 결정적 샘플링
다른 노이즈 제거 방법과의 비교
Stats
주어진 관측값이 가우시안 노이즈로 오염된 경우, CME의 조건부 평균 추정치를 계산합니다.
Quotes
"DPM은 점근적으로 최적의 노이즈 제거기와 강력한 생성기로 구성된다."
"DPM을 사용한 노이즈 제거 절차는 지속적으로 CME에 수렴한다."