一、 一眼概览
ZAPS（Zero-Shot Approximate Posterior Sampling）是一种针对扩散模型（Diffusion Models, DMs）在逆问题（Inverse Problems）中的高效采样方法。它利用零样本学习（Zero-Shot Learning）进行自适应超参数优化，使得扩散采样步骤固定，同时提高重建质量并减少推理时间。
二、核心问题
当前的扩散模型在解决逆问题（如去模糊、修复、超分辨率）时，存在以下挑战：
- 需要大量的采样步骤，导致推理速度慢；
- 现有的噪声调度策略（Noise Schedule）在逆问题场景下难以直接适用；
- 传统方法使用手动调整的对数似然权重（Log-Likelihood Weights），不够鲁棒，容易导致次优解。论文核心问题：如何在固定的采样步数下，提高扩散模型的逆问题求解性能，并自适应优化超参数？
三、技术亮点
1. 提出零样本近似后验采样（ZAPS）方法：
• 通过零样本学习自动优化对数似然权重，无需手动调整；
• 避免传统方法中的手工调参问题，适应不同的噪声调度。
2. 设计基于离散小波变换（DWT）的 Hessian 近似：
• 近似后验的二阶信息，提高计算效率；
3.优化采样策略，实现快速收敛：
• 结合不规则噪声调度（Irregular Noise Schedule），在低噪声水平更多采样；
• 相比传统方法，将采样步数从1000步减少到 20-30步，实现3×加速。
四、方法框架
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ZAPS 通过以下关键步骤完成扩散模型的高效后验采样：
1. 采样初始化：从噪声分布开始，设定固定的采样步数（S 步）。
2. 零样本优化：
• 采用自监督损失函数调整对数似然权重 ζt；
• 通过 DWT 近似 Hessian 计算，提高计算效率。
3. 逐步采样更新：
• 交替执行扩散模型采样（Score Model Sampling, SMS）和似然引导（Likelihood Guidance, LG）。
4. 最终输出：生成高质量的逆问题重建结果。
五、实验结果速览
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论文在FFHQ、ImageNet等数据集上进行了去模糊、修复、超分辨率等任务测试，主要结果如下：
• ZAPS 在超分辨率任务中比 DPS 提高 2.77dB（PSNR），且计算时间减少 3 倍。
• 相较于 DDRM，ZAPS 在相近计算复杂度下显著提升图像质量。
• 实验验证 ZAPS 在多种逆问题（高斯去模糊、运动去模糊、超分辨率、图像修复）上均表现优越。
6. 实用价值与应用
ZAPS 具备广泛的实际应用场景：
• 医学影像重建（MRI、CT 降噪）：减少成像时间，提高细节还原能力；
• 自动驾驶（图像去模糊）：提升低光环境下的视觉感知能力；
• 计算机视觉（图像修复）：改善低质量视频和照片；
• 遥感成像（超分辨率重建）：提高卫星影像质量。
7. 开放问题
• ZAPS 是否能推广到非线性逆问题（如 3D 重建、层析成像）？
• 如果输入数据具有极端噪声或大尺度失真，ZAPS 的性能如何？
• 该方法是否可用于文本和信号处理领域，如语音降噪、时序预测？
