제로샷 역문제에 대한 엔트로피 제약을 적용한 신뢰-영역 확산모델

초록

최근 역문제 복원에 대해 베이즈 정리에 의한 우도 항과 사전분포가 결합되어 있는 사후샘플링을 바탕으로 연구가 활발히 이뤄지고 있다. 하지만 이는 스탭 크기나 열화연산자의 정확도에 따라 정확한 복원에 애로 사항이 있는 상황이다. 본 논문은 역문제 복원에서 기존 확산기반 기법의 한계를 극복하기 위해 A Trust-RegIon Diffusion sampler with an ENTropic boundary (TRIDENT)를 제안한다. 이는 Kullback-Liebler (KL) 발산 기반 신뢰영역을 도입하여 각 우도 업데이트가 사전분포의 고밀도 영역을 벗어나지 않도록 제한한다. 이를 통해 zero-shot 연산자 불변성과 안정적 수렴을 보장하며, 다양한 실험에서 기존 방법 대비 향상된 복원 성능과 지각적 품질을 입증하였다.

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