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一种基于期望最大化算法的从损坏观测中训练清洁扩散模型
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该文章介绍了一种用于解决扩散模型反问题的框架，可以从线性损坏的数据中学习。作者使用环境扩散后验采样（A-DPS）方法，在预训练的生成模型上进行后验采样。作者在自然图像数据集和多线圈MRI测量上测试了该方法，并表明在某些图像修复任务上，A-DPS的速度和性能超过了在干净数据上训练的模型。作者还开源了代码和训练的环境扩散MRI模型。
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关键要点
- 文章介绍了一种用于解决扩散模型反问题的框架，可以从线性损坏的数据中学习。
- 该方法称为环境扩散后验采样（A-DPS），利用预训练的生成模型进行后验采样。
- 在标准自然图像数据集（如CelebA、FFHQ和AFHQ）上测试了A-DPS，结果显示其在速度和性能上优于在干净数据上训练的模型。
- 扩展了环境扩散框架，应用于多线圈MRI测量，训练模型以应对不同的加速因子（2、4、6、8）。
- 在高加速度区间内，训练在高度子采样数据上的模型更适合解决反问题。
- 作者开源了代码和训练的环境扩散MRI模型。
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