SP^3: 球形事前分布によるプラグアンドプレイ復元

要旨

本稿では，SP^3を紹介する。これは，デノイザを球面エンコーダ（SE）に置き換えて生成事前分布として利用することで，最大事後確率画像復元を高速化する新規なプラグアンドプレイアルゴリズムである。SP^3は，SEの密に構造化された潜在空間を自然画像多様体へのロバストな射影として活用することにより，扱いが困難な近接事前ステップを近似する。この射影を，半二次分割法を介して閉形式のデータ一貫性ステップと交互に実施することで，推論時の勾配計算を必要とせずに安定した収束が達成される。この独自の定式化により「任意時点」での復元が可能となり，最初の反復から鮮明で尤もらしい画像が生成される。多様な画像復元タスクにおける評価の結果，SP^3は最先端のゼロショット拡散法やフロー法と同等の知覚品質を達成しつつ，3～630倍高速であることが示された。

English

In this paper, we introduce SP^3, a novel Plug-and-Play algorithm that accelerates maximum a posteriori image restoration by replacing denoisers with Spherical Encoders (SE) as generative priors. SP^3 approximates the intractable proximal prior step by utilizing the SE tightly structured latent space as a robust projection onto the natural image manifold. Alternating this projection with a closed-form data-consistency step, via Half-Quadratic Splitting, achieves stable convergence without requiring gradient computation during inference. This unique formulation unlocks "anytime" restoration capabilities, producing sharp, plausible images from the first iteration. Evaluations across a variety of image restoration tasks demonstrate that SP^3 achieves perceptual quality comparable to state-of-the-art zero-shot diffusion and flow methods while being 3-630times faster.