연구진이 선형 역문제 해결을 위한 새로운 알고리즘 ` pddim`을 제안했어요. 이 알고리즘은 DDIM 방식의 샘플러를 활용하여 확산 사전 지식을 통합하고 측정 모델을 명시적으로 고려해요.
알고리즘은 각 특이 방향별로 후류 샘플링을 수행하며, 관측 신호-노이즈 비율(SNR)에 따라 확산 사전 지식과 측정 기반 예측기를 전환해요.
실험 결과, ` pddim`은 다양한 이미지 복원 작업에서 기존 확산 기반 후류 샘플러보다 우수한 성능을 보였으며, 대부분의 평가 지표에서 최고 성능을 달성했어요.