論文の概要: Truncated Diffusion Probabilistic Models and Diffusion-based Adversarial Auto-Encoders

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.09671v4
• Date: Thu, 7 Sep 2023 14:08:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-08 18:16:34.794032
• Title: Truncated Diffusion Probabilistic Models and Diffusion-based Adversarial Auto-Encoders
• Title（参考訳）: 拡散確率モデルと拡散に基づく逆オートエンコーダ
• Authors: Huangjie Zheng, Pengcheng He, Weizhu Chen, Mingyuan Zhou
• Abstract要約: 拡散に基づく生成モデルは、逆拡散連鎖を推論してデータを生成する方法を学ぶ。 我々は、データが純粋なランダムノイズになるまで、より高速で安価にノイズを付加するアプローチを提案する。 提案手法は,拡散過程と学習可能な暗黙的前処理の両方によって付与された逆自動エンコーダとしてキャスト可能であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 137.1060633388405
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Employing a forward diffusion chain to gradually map the data to a noise distribution, diffusion-based generative models learn how to generate the data by inferring a reverse diffusion chain. However, this approach is slow and costly because it needs many forward and reverse steps. We propose a faster and cheaper approach that adds noise not until the data become pure random noise, but until they reach a hidden noisy data distribution that we can confidently learn. Then, we use fewer reverse steps to generate data by starting from this hidden distribution that is made similar to the noisy data. We reveal that the proposed model can be cast as an adversarial auto-encoder empowered by both the diffusion process and a learnable implicit prior. Experimental results show even with a significantly smaller number of reverse diffusion steps, the proposed truncated diffusion probabilistic models can provide consistent improvements over the non-truncated ones in terms of performance in both unconditional and text-guided image generations.
• Abstract（参考訳）: フォワード拡散チェーンを用いて、データをノイズ分布に徐々にマッピングし、拡散に基づく生成モデルは、逆拡散チェーンを推論してデータを生成する方法を学ぶ。 しかしこのアプローチは、多くの前進ステップと逆ステップを必要とするため、遅くてコストがかかる。 我々は、データが純粋なランダムノイズになるまでではなく、確実に学習できる隠れノイズデータ分布に到達するまで、より高速で安価なアプローチを提案する。 そして、ノイズの多いデータに類似したこの隠れ分布から始めてデータを生成するために、逆ステップを減らします。 提案手法は,拡散過程と学習可能な暗黙的前処理の両方によって付与される逆自動エンコーダとしてキャストすることができる。 実験の結果, 逆拡散ステップがかなり少ない場合でも, 提案手法は無条件およびテキスト誘導画像生成における性能の面で, 非有向拡散確率モデルよりも一貫した改善が期待できることがわかった。

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