Stand on the shoulders of giants

Introduction 본 논문은 Image restoration(IR)에서의 linear inverse problems를 해결하기 위해 제안된 unsupervised posterior sampling 방법론으로, pre-trained denoising diffusion generative model을 활용한다.  학습된 priors에 기반한 unsupervised 접근들의 경우 재학습 없이 새로 주어지는 문제에 adapt할 수 있기에 supervised보다 desirable하다. signal을 복원하기위해 보통의 방법론들은 아래 과정을 따른다.[1] Prior-related terms over the signalNeural network를 통해 distribution 등의 정보 획득degradation..

Introduction기존 DDPM은 같은 initial state에서 시작하더라도 비일관된 high-level semantics를 기반으로 stochastic하게 이미지를 생성하기때문에 control하기가 어렵다.Learning-free method이자 generation process에서 각 transition이 reference image를 이용해서 refine되는 모델을 구상하였다. Reference image를 활용해서 coarse ~ fine information 범주로 semantics를 sharing할 수 있도록 하였다.  Contributions Generative process의 각 잠재 변수를 주어진 reference image의 것으로 matching함으로써 refine한다.User..