低次元潜在拡散モデルを用いた逆問題の解決 - 厳密なデータ整合性を通して

潜在拡散モデルを利用して、線形および非線形の逆問題を効率的に解決する新しいアルゴリズムを提案する。提案手法は、最適化問題を解くことで測定値との整合性を厳密に確保し、さらに新しい再サンプリング手法を用いることで、ノイズの多い潜在空間上の分布に適切にマッピングする。