論文の概要: Structured Denoising Diffusion Models in Discrete State-Spaces

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.03006v1
• Date: Wed, 7 Jul 2021 04:11:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-08 14:18:21.837620
• Title: Structured Denoising Diffusion Models in Discrete State-Spaces
• Title（参考訳）: 離散状態空間における構造劣化拡散モデル
• Authors: Jacob Austin, Daniel Johnson, Jonathan Ho, Danny Tarlow and Rianne van den Berg
• Abstract要約: 本稿では離散化拡散確率モデル(D3PM)を離散データに適用する。 遷移行列の選択は、画像およびテキスト領域における結果の改善につながる重要な設計決定である。 テキストでは、このモデルクラスは、LM1B上の大きな語彙にスケールしながら、文字レベルのテキスト生成に強い結果をもたらす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.488176444698404
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Denoising diffusion probabilistic models (DDPMs) (Ho et al. 2020) have shown impressive results on image and waveform generation in continuous state spaces. Here, we introduce Discrete Denoising Diffusion Probabilistic Models (D3PMs), diffusion-like generative models for discrete data that generalize the multinomial diffusion model of Hoogeboom et al. 2021, by going beyond corruption processes with uniform transition probabilities. This includes corruption with transition matrices that mimic Gaussian kernels in continuous space, matrices based on nearest neighbors in embedding space, and matrices that introduce absorbing states. The third allows us to draw a connection between diffusion models and autoregressive and mask-based generative models. We show that the choice of transition matrix is an important design decision that leads to improved results in image and text domains. We also introduce a new loss function that combines the variational lower bound with an auxiliary cross entropy loss. For text, this model class achieves strong results on character-level text generation while scaling to large vocabularies on LM1B. On the image dataset CIFAR-10, our models approach the sample quality and exceed the log-likelihood of the continuous-space DDPM model.
• Abstract（参考訳）: denoising diffusion probabilistic models (ddpms) (ho et al。 2020年) は連続状態空間における画像および波形生成に関する印象的な結果を示した。 本稿では,Hoogeboom等の多項拡散モデルを一般化した離散データに対する拡散様生成モデルであるD3PM(Disdisrete Denoising Diffusion Probabilistic Models)を紹介する。 2021年、一様遷移確率を持つ腐敗プロセスを超越することで。 これには連続空間におけるガウス核を模倣する遷移行列、埋め込み空間における最も近い隣人に基づく行列、吸収状態を導入する行列が含まれる。 第3に、拡散モデルと自己回帰モデルとマスクベースの生成モデルとの接続を描くことができる。 遷移行列の選択は、画像およびテキスト領域における結果の改善につながる重要な設計決定であることを示す。 また,変分下界と補助的クロスエントロピー損失を組み合わせた新たな損失関数を導入する。 テキストの場合、このモデルクラスはlm1b上の大きな語彙にスケールしながら、文字レベルのテキスト生成で強い結果を得る。 画像データセットCIFAR-10では,サンプルの品質にアプローチし,連続空間DDPMモデルのログ類似度を超えた。

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