FB-GDM：全贝叶斯引导扩散模型求解线性逆问题
原文标题：FB-GDM: Fully-Bayesian Guided Diffusion Models for High-Dimensional Linear Inverse Problems via Unsupervised Variational Inference
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论文提出FB-GDM全贝叶斯引导扩散方法，从ΠGDM的高斯近似出发推导闭式条件分数，将两个精度参数作为隐变量在每步反向过程中用变分推断估计，无需噪声水平或真值标定。在CelebA-HQ逆问题上比名义设置的ΠGDM最高优14dB，接近真值标定的oracle，并在算子、噪声或图像分布变化时保持稳健、不产生DPS式幻觉。
- 问题
- 扩散模型求解线性逆问题依赖按任务调参的标量超参，通常需真值标定。
- 方法
- 从 ΠGDM 高斯近似推导闭式条件分数，将两个精度参数作为隐变量在每步反向过程中变分推断。
- 结果
- CelebA-HQ 上比名义设置 ΠGDM 最高优 14dB，与真值标定 oracle 差距在 0.1dB 内
- 影响
- 免去逐任务标定，且在算子、噪声或图像分布变化时保持稳健，便于实际部署。
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