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通过分离噪声退火来改进扩散逆问题求解
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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
该文章介绍了一种名为A-DPS的框架，用于解决扩散模型反问题。A-DPS通过预训练生成模型，在不同测量条件下进行后验采样，从线性损坏的数据中学习。实验证明，A-DPS在图像修复任务上的速度和性能有时超过在干净数据上训练的模型。该框架还用于训练MRI模型，观察到在高加速度区间内，训练在高度子采样数据上的模型更适用于解决反问题。
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关键要点
- 提出了一种名为A-DPS的框架，用于解决扩散模型的反问题。
- A-DPS通过预训练生成模型，从线性损坏的数据中进行后验采样。
- 在不同测量条件下，A-DPS在图像修复任务上有时超过在干净数据上训练的模型。
- 框架扩展到MRI模型训练，使用傅里叶子采样的多线圈测量。
- 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。
- 开源了代码和训练的环境扩散MRI模型。
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