DAPS++: Trennender Posterior-Ansatz für Diffusionsinverse Probleme

Die neue Methode DAPS++ bringt einen frischen Blick auf die Lösung von Inverse‑Problemen mit score‑basierten Diffusionen. Durch einen klaren Posterior‑Ansatz wird die Rolle der Diffusion als reine Initialisierung innerhalb eines EM‑ähnlichen Rahmens definiert, wodurch die Daten‑ und Modellkomponenten vollständig getrennt werden.

Traditionelle Diffusionsverfahren kombinieren Likelihood und Prior zu einer einzigen Sampling‑Route. In der Praxis liefert der Prior jedoch nur begrenzte Orientierung, während die Rekonstruktion fast ausschließlich vom Messungs‑Konsistenz‑Term bestimmt wird. DAPS++ löst dieses Missverhältnis, indem es die Likelihood direkt in die Inferenz einbezieht und damit die Steuerung des Sampling‑Prozesses verbessert.

Durch die Trennung von Diffusion und datengesteuerter Verfeinerung reduziert DAPS++ die Anzahl der Funktionsauswertungen (NFEs) und der Messoptimierungsschritte erheblich. Gleichzeitig bleibt die numerische Stabilität erhalten, und die Methode liefert robuste Rekonstruktionen über eine Vielzahl von Bild‑Restaurierungsaufgaben hinweg.

Insgesamt demonstriert DAPS++, dass ein gezielter Posterior‑Ansatz nicht nur die Effizienz steigert, sondern auch die praktische Leistungsfähigkeit von Diffusionsmodellen in Inverse‑Problemen nachhaltig verbessert.