一、 一眼概覽

ZAPS（Zero-Shot Approximate Posterior Sampling）是一種針對擴散模型（Diffusion Models, DMs）在逆問題（Inverse Problems）中的高效采樣方法。它利用零樣本學習（Zero-Shot Learning）進行自適應超參數優化，使得擴散采樣步驟固定，同時提高重建質量并減少推理時間。

二、核心問題

當前的擴散模型在解決逆問題（如去模糊、修復、超分辨率）時，存在以下挑戰：

• 需要大量的采樣步驟，導致推理速度慢；
• 現有的噪聲調度策略（Noise Schedule）在逆問題場景下難以直接適用；
• 傳統方法使用手動調整的對數似然權重（Log-Likelihood Weights），不夠魯棒，容易導致次優解。論文核心問題：如何在固定的采樣步數下，提高擴散模型的逆問題求解性能，并自適應優化超參數？

三、技術亮點

1. 提出零樣本近似后驗采樣（ZAPS）方法：

? 通過零樣本學習自動優化對數似然權重，無需手動調整；

? 避免傳統方法中的手工調參問題，適應不同的噪聲調度。

2. 設計基于離散小波變換（DWT）的 Hessian 近似：

? 近似后驗的二階信息，提高計算效率；

 3.優化采樣策略，實現快速收斂：

? 結合不規則噪聲調度（Irregular Noise Schedule），在低噪聲水平更多采樣；

? 相比傳統方法，將采樣步數從1000步減少到 20-30步，實現3×加速。

四、方法框架

圖片

ZAPS 通過以下關鍵步驟完成擴散模型的高效后驗采樣：

1. 采樣初始化：從噪聲分布開始，設定固定的采樣步數（S 步）。

2. 零樣本優化：

? 采用自監督損失函數調整對數似然權重 ζt；

? 通過 DWT 近似 Hessian 計算，提高計算效率。

3. 逐步采樣更新：

? 交替執行擴散模型采樣（Score Model Sampling, SMS）和似然引導（Likelihood Guidance, LG）。

4. 最終輸出：生成高質量的逆問題重建結果。

五、實驗結果速覽

圖片

論文在FFHQ、ImageNet等數據集上進行了去模糊、修復、超分辨率等任務測試，主要結果如下：

? ZAPS 在超分辨率任務中比 DPS 提高 2.77dB（PSNR），且計算時間減少 3 倍。

? 相較于 DDRM，ZAPS 在相近計算復雜度下顯著提升圖像質量。

? 實驗驗證 ZAPS 在多種逆問題（高斯去模糊、運動去模糊、超分辨率、圖像修復）上均表現優越。

6. 實用價值與應用

ZAPS 具備廣泛的實際應用場景：

? 醫學影像重建（MRI、CT 降噪）：減少成像時間，提高細節還原能力；

? 自動駕駛（圖像去模糊）：提升低光環境下的視覺感知能力；

? 計算機視覺（圖像修復）：改善低質量視頻和照片；

? 遙感成像（超分辨率重建）：提高衛星影像質量。

7. 開放問題

? ZAPS 是否能推廣到非線性逆問題（如 3D 重建、層析成像）？

? 如果輸入數據具有極端噪聲或大尺度失真，ZAPS 的性能如何？

? 該方法是否可用于文本和信號處理領域，如語音降噪、時序預測？