DOI 1.11 — マスキング盲点の定理

Zenodoで DOI 1.11 を見る：https://doi.org/10.5281/zenodo.21837260

旧DB初期のJOINベースパイプラインで構築。このバグの影響を受けたのは一部のモデルのみで、StandardとHigh-Fidelityは訂正が必要だった一方、SwinIRとDigital-Artは無傷と確認されています。詳細は置き換え済みファイルを参照。

`query_doi111_verification_windows.sql`

σ_gt=0 ⇒ S=1という恒等式を、4モデル全部を 1つのセッションで（4つのデータベースを同時にATTACHし、 UNION ALLで結果を結合して）検証し、例外がゼロであることを確認します。

このファイルは、4モデル全部のデータベースを1つのセッションにまとめて開いた上で、3つのクエリ群を順に実行します：

画面録画：hallucination_4model.mp4。

ATTACH 'D:/verification/output_std/alignment_axis_images_std.duckdb'         AS db_std     (READ_ONLY);
ATTACH 'D:/verification/output_swinir/alignment_axis_images_swinir.duckdb'   AS db_swinir  (READ_ONLY);
ATTACH 'D:/verification/output_high/alignment_axis_images_high.duckdb'       AS db_high    (READ_ONLY);
ATTACH 'D:/verification/output_digital/alignment_axis_images_digital.duckdb' AS db_digital (READ_ONLY);

ATTACH 'パス' AS 別名 (READ_ONLY)は、追加のデータベースファイルを現在のセッションに開き、短い別名を付けるコマンドです。以降のクエリでは、開くファイルをいちいち切り替える代わりにdb_std.blocksのように書けます。 4つとも読み取り専用で開いているので、このファイルの実行が検証対象のデータを書き換えることはありません。

SELECT 'std' AS src_model, COUNT(*) AS total_blocks FROM db_std.blocks
UNION ALL
SELECT 'swinir', COUNT(*) FROM db_swinir.blocks
UNION ALL
SELECT 'high', COUNT(*) FROM db_high.blocks
UNION ALL
SELECT 'digital', COUNT(*) FROM db_digital.blocks;

Part 0は定理の検証そのものではなく、単なる前提の確認です：各モデルのデータベースに何行（noTTA・TTA合計のブロック数）入っているか。COUNT(*)が行数を数え、4つの SELECTをUNION ALLで重ねることで、 4回別々の結果を出す代わりに、モデルごとにラベル付きの1行をまとめて出力します。

SELECT 'std' AS src_model,
    COUNT(*) FILTER (WHERE model='notta')                 AS n_sigma0_notta,
    COUNT(*) FILTER (WHERE model='notta' AND ssim_s<>1.0) AS exceptions_notta,
    COUNT(*) FILTER (WHERE model='tta')                    AS n_sigma0_tta,
    COUNT(*) FILTER (WHERE model='tta' AND ssim_s<>1.0)   AS exceptions_tta
FROM db_std.blocks WHERE sigma_gt = 0
UNION ALL
-- ...同じ4列を、db_swinir・db_high・db_digitalについても繰り返す

これが実際の検証です（sigma_gtについては用語集を参照）。 WHERE sigma_gt = 0で、ground truthのブロックが完全に平坦なものだけに絞り込みます。COUNT(*) FILTER (WHERE ...)は、条件ごとに別のクエリを書かなくても、追加条件に合う行数を数えられます：n_sigma0_notta はnoTTAでσ_gt=0のブロックが何件あるか、 exceptions_nottaはそのうちssim_s <> 1.0（構造項Sが厳密に1でない）の件数です。この報告書が証明する定理は、どちらの例外件数もどのモデルでも厳密に0になると予測しており——実際のデータベースに対してこれを実行した結果も、まさにその通りであることを確認しています。

SELECT 'std' AS src_model,
    COUNT(*)                                        AS n,
    ROUND(AVG(comp_sharpness_processed_block), 4)   AS avg_sharpness,
    ROUND(STDDEV(comp_sharpness_processed_block), 4) AS std_sharpness,
    ROUND(MAX(comp_sharpness_processed_block), 4)   AS max_sharpness
FROM db_std.blocks
WHERE model = 'notta' AND is_comp_zero = FALSE AND sigma_gt = 0
UNION ALL
-- ...同じ4列を、db_swinir・db_high・db_digitalについても繰り返す

こちらは定理そのものではなく、続報的な問いです：ground truthが平坦なそれらのブロックにおいて、復元結果も常に平坦なのか、それともモデルが何もないところにディテールを「幻視」することがあるのか。is_comp_zero = FALSEは、復元結果自体が完全に退化している（何も写っていない）ケースを除外する条件です。残ったブロックにおけるcomp_sharpness_processed_blockの平均・最大値が、本来何もないはずの領域にモデルがどれだけシャープネスを幻視して付け加えたかを測ります。