Inversion by Direct Iteration: An Alternative to Denoising Diffusion for Image Restoration
时间: 2025-07-06 12:57:31 浏览: 6
### 直接迭代反演方法对比去噪扩散模型在机器学习中的图像修复应用
#### 方法概述
直接迭代反演(Direct Iteration Inversion, DII)是一种用于解决逆问题的方法,在图像处理领域中被用来恢复原始信号。该技术通过一系列迭代过程逐步逼近真实解,每次迭代都基于当前估计值进行修正[^1]。
而去噪扩散模型(Denoising Diffusion Models, DDMs),则是一类生成对抗网络之外的新型概率建模框架。DDM利用随机微分方程描述数据分布的变化规律,并借助马尔可夫链蒙特卡洛采样实现从噪声到目标样本的空间转换。
#### 工作原理差异
对于DII而言,其核心在于构建一个合适的前向算子来模拟退化过程,并设计相应的优化算法求解对应的最小二乘问题。具体来说就是寻找能够使重建误差最小化的参数配置:
```python
def direct_iteration_inversion(image_degraded, forward_operator):
image_restored = np.zeros_like(image_degraded)
while not convergence_criterion_met():
residual_error = image_degraded - forward_operator(image_restored)
gradient_update = compute_gradient(residual_error)
# Update the restored image using gradient information
image_restored += step_size * gradient_update
return image_restored
```
相比之下,DDM采用了一种更加间接的方式来进行图像修复。它首先定义了一个由简单先验分布逐渐演化至复杂观测分布的过程;接着训练神经网络预测每一步骤下的条件期望值;最后再沿着时间轴逆行完成最终合成:
```python
import torch.nn as nn
class DenoisingDiffusionModel(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.network = ... # Define network architecture here
def p_sample(self, x_tilde, t):
epsilon_theta = self.network(x_tilde, t)
alpha_bar_sqrt = ...
one_minus_alpha_bar_sqrt = ...
z = torch.randn_like(x_tilde) if t > 0 else 0.
pre_image_x_0 = (x_tilde - one_minus_alpha_bar_sqrt * epsilon_theta) / alpha_bar_sqrt + z
return pre_image_x_0
```
#### 性能比较与应用场景
当面对较为简单的线性或弱非线性的成像系统时,DII往往可以提供更快更稳定的收敛速度以及更高的计算效率。然而随着问题维度增加或者存在严重失真情况,则可能难以获得满意的结果。
另一方面,尽管DDM通常需要更多的时间成本来进行预训练阶段的学习,但在处理高度复杂的自然场景图片方面展现出了卓越的能力。特别是那些涉及大量细节特征保留的任务上具有明显优势。
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