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Frederic Wang
Frederic Wang
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新方法估算用于逆成像问题的基于分数的先验的扩散模型证据
研究人员开发了DiME，一种用于估算贝叶斯逆问题中模型证据的新方法，专门解决扩散先验带来的挑战。该技术通过对后验样本的时间边际进行积分来有效地计算模型证据，仅需少量样本（约20个）。DiME已被证明能够准确地选择合适的扩散模型先验并识别复杂、病态逆问题中的先验不匹配，包括在黑洞成像中的实际应用。
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扩散模型增强逆问题和稀疏视图CT的图像重建
研究人员正在开发新方法，利用扩散模型从有限数据中改进图像重建。一种方法通过结合现有模型，从单个观测中优化扩散先验，在黑洞成像等应用中显示出前景。另一种技术，条件扩散后验对齐（CDPA），通过将2D扩散模型条件化于初始3D重建并将其与测量投影对齐，实现了可扩展的3D稀疏视图CT重建。第三种方法DiffNR，通过使用名为SliceFixer的扩散模型来纠正伪影并提供辅助监督，从而增强稀疏视图CT的神经表示，提高了重建质量和效率。