【勉強メモ】モデルによる普及: 直接の監視なしで確率的逆問題を解く Diffusion with Forward Models: Solving Stochastic Inverse Problems Without Direct Supervision
Diffusion with Forward Models: Solving Stochastic Inverse Problems Without Direct Supervision
このビデオでは、様々な科学分野で現れる確率逆問題を解決するための拡散フレームワークが提案されています。このフレームワークにより、部分観測に一致する信号を生成し、観測できなかった部分を補完することができます。3Dシーンを2D画像から復元する方法に焦点を当て、条件つき拡散モデルを用いた、3Dシーン補完のエンドツーエンドの学習手法が提案されています。
Detailed Summary for Diffusion with Forward Models: Solving Stochastic Inverse Problems Without Direct Supervision by Monica
00:00 2次元画像から3次元シーンを構築する問題について、従来の手法がうまくいかない理由と、新しい拡散モデルによる解決方法について説明。
3Dシーンの多くが視界に隠れているため、与えられた画像から生成される可能性がある3Dシーンは無数にある。
従来の手法は、完全な画像とその部分的な対応関係の大規模なコレクションで訓練されたが、3Dシーンの完全なデータセットを収集することは困難であるため、3Dシーンの補完には適していない。
この問題を解決する新しいフレームワークとして、拡散モデルが提案されている。
03:51 3Dシーンを単一の画像から復元する問題に対処するため、異なるiable forward modelsを条件付き拡散モデルと統合し、エンドツーエンドでトレーニングされた条件付き生成モデルを提案。
2D画像のみをトレーニングデータとして使用して、3Dシーンからサンプリングする条件付き拡散モデルを構築。
3D構造化ノイズ低減ステップを提供し、異なるiable renderingを利用して、逆グラフィックスの処理を行う。
トレーニングセット内の信号の観測回数が無限に増加すると、提案モデルが観測の尤度だけでなく、未知の信号の尤度も最大化することを形式的に示す。
構造化forward modelsを使用した2つのDownstreamタスクに対して、提案モデルの有効性を示す。
07:46 信号の分布に関する事前知識がなく、直接的な教示がない状況下で、denoising diffusion probabilistic modelsを使用して条件付き分布p(s|o,Φ)をモデル化する方法について説明する。
学習データセットに信号sが含まれていない場合、既存の手法ではトレーニングできない。
denoising diffusion probabilistic modelsは、ノイズを段階的に減少させることで分布からサンプルを描画する生成モデルである。
11:40 違反モデルを条件付き雑音除去に統合し、学習モデルを生成する。
モデルは、コンテキストとターゲットの観測ペアを使用してトレーニングされる。
モデルは、前方モデルと逆方向モデルを使用して、信号の生成元からサンプリングできる。
モデルは、簡略化された目的関数を使用してトレーニングされ、オブザベーションの尤度を最大化する。
15:35 条件付きの生成モデリングにおいて高品質なモデリングが実証されていない一方で、様々な逆問題に対して効果的な手法として、シグナルに直接学習を行う拡散モデルがある。
拡散モデルは、シグナルに直接学習を行い、超解像度、インペインティング、医療画像などの逆問題に適用される。
これらの手法は、データ分布の学習に基づき、ベイズの法則に従って前向きの測定プロセスを組み合わせることで、隠れたシグナルを取得する。
これらの手法は、追加のトレーニングの必要なしに、新しい逆問題に簡単に適応できるため、非常に汎用性が高い。
しかし、これらの手法は、シグナルに直接的な監視が必要であり、大量のデータセットが必要である。
19:27 3Dシーンを生成するためのフレームワークについて説明する
3Dシーンは3D座標を色と密度値にマッピングされた信号として表される
フィードフォワードエンコーダを使用して、一連のコンテキスト画像と対応するカメラの姿勢に基づいて汎用Nerfを予測する
信号は多層パーセプトロン（MLP）を使用してパラメータ化され、前方モデルとして微分可能なボリュームレンダリングを使用してシーンをレンダリングする
このフレームワークは、コンピュータビジョンの3つの確率逆問題に適用される。
23:22 3Dシーンの再構成において、確率的手法が最も現実的な結果を出したことが評価された。
確率的手法による再構成が最も自然な結果をもたらした
大きな不確実性を持つ場合には、PSNRやLPIPSなどの指標ではなく、FIDやKIDなどのスコアを使用する必要があることが示唆された
単一の静止画像から動きを予測するタスクについても説明された
ある日、あなたと友達がお絵かきをしていました。友達が描いた絵はとても立体的で、3Dのシーンが描かれていました。しかし、その絵の一部分が見えなくなってしまいました。
友達はその見えなくなった部分をどのように描いたらいいのか悩んでいました。従来の方法では、他の絵やデータをたくさん集めてきて、それを参考にして補完する方法がありました。しかし、それは大変な作業でしたし、完全なデータを集めるのは難しいことでした。
そこで、新しい方法が提案されました。それは、拡散モデルという特別な方法を使って、見えなくなった部分を推測する方法です。この方法では、絵の特徴や背景を考慮しながら、可能性のある絵をたくさん生成します。
また、他の問題にもこの拡散モデルを使うことができます。例えば、静止画像から動きを予測することや、画像を編集することなどです。このモデルは、データを使わずに学習することができるので、非常に便利です。
さらに、3Dシーンを作るためのフレームワークもあります。これは、絵の中の物体や背景を3Dの座標に変換する方法です。このフレームワークでは、画像やカメラの情報を使って、リアルな3Dシーンを生成します。
このように、新しい方法やフレームワークを使うことで、見えなくなった部分を推測したり、立体的な絵を作ったりすることができます。これらの方法は、科学や技術の世界で使われているんですよ！
本論文は、直接観測されることのない信号の分布からサンプリングすることができ、既知の微分可能な前方モデルを通してのみサンプリングすることができる、新しいクラスの条件付きノイズ除去拡散確率モデルを提示する。このアプローチは、3つの困難なコンピュータビジョンタスクで実証される。
00:00 セクション1 はじめに
05:42 Section: 2 方法
08:53 Section: 2.1 背景：ノイズ除去拡散確率モデルとその限界
11:27 Section: 2.2 デノイジング拡散と微分可能フォワードモデルの統合
14:40 セクション3 逆問題のための潜在変数モデルに関する先行研究
17:11 Section: 3 逆問題のための潜在変数モデルに関する先行研究4 アプリケーション
21:34 Section: 4.1.1結果4.1.1 結果
24:55 Section: 4.1.1 結果4.2 単一画像の動き予測
28:02 Section: 4.34.3 GAN反転
https://arxiv.org/abs//2306.11719
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