論文の概要: Denoising Diffusion Probabilistic Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.11239v2
• Date: Wed, 16 Dec 2020 21:15:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-19 04:07:48.209386
• Title: Denoising Diffusion Probabilistic Models
• Title（参考訳）: 雑音拡散確率モデル
• Authors: Jonathan Ho, Ajay Jain, Pieter Abbeel
• Abstract要約: 拡散確率モデルを用いて高品質な画像合成結果を示す。 本研究は,拡散確率モデルとランゲヴィン力学と整合したデノイングスコアとの新たな接続に基づいて設計した重み付き変分境界のトレーニングにより得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 91.94962645056896
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present high quality image synthesis results using diffusion probabilistic models, a class of latent variable models inspired by considerations from nonequilibrium thermodynamics. Our best results are obtained by training on a weighted variational bound designed according to a novel connection between diffusion probabilistic models and denoising score matching with Langevin dynamics, and our models naturally admit a progressive lossy decompression scheme that can be interpreted as a generalization of autoregressive decoding. On the unconditional CIFAR10 dataset, we obtain an Inception score of 9.46 and a state-of-the-art FID score of 3.17. On 256x256 LSUN, we obtain sample quality similar to ProgressiveGAN. Our implementation is available at https://github.com/hojonathanho/diffusion
• Abstract（参考訳）: 非平衡熱力学から考察した潜在変数モデルのクラスである拡散確率モデルを用いて高品質な画像合成結果を示す。 提案手法は拡散確率モデルとランジュバン力学との新しい相関関係に基づいて設計した重み付き変分境界を訓練し, 自己回帰復号の一般化として解釈可能な漸進的損失性減算スキームを自然に認めている。 非条件のCIFAR10データセットでは、インセプションスコア9.46と最先端のFIDスコア3.17を得る。 256x256 LSUNでは,ProgressiveGANと同様のサンプル品質が得られる。 私たちの実装はhttps://github.com/hojonathanho/diffusionで利用可能です。

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