論文の概要: Entropy-driven Sampling and Training Scheme for Conditional Diffusion Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.11474v3
• Date: Mon, 27 Jun 2022 03:29:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-28 10:31:39.791828
• Title: Entropy-driven Sampling and Training Scheme for Conditional Diffusion Generation
• Title（参考訳）: 条件付き拡散生成のためのエントロピー駆動サンプリングとトレーニング手法
• Authors: Shengming Li, Guangcong Zheng, Hui Wang, Taiping Yao, Yang Chen, Shoudong Ding, Xi Li
• Abstract要約: Denoising Diffusion Probabilistic Model (DDPM)は、事前ノイズから実データへの柔軟な条件付き画像生成を可能にする。 しかし、分類器が高次構造でのみ不完全生成画像を容易に判別できるため、勾配は早期に消失する傾向にある。 この問題に対処するための2つの視点から、単純だが効果的なアプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.13197951857033
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Denoising Diffusion Probabilistic Model (DDPM) is able to make flexible conditional image generation from prior noise to real data, by introducing an independent noise-aware classifier to provide conditional gradient guidance at each time step of denoising process. However, due to the ability of classifier to easily discriminate an incompletely generated image only with high-level structure, the gradient, which is a kind of class information guidance, tends to vanish early, leading to the collapse from conditional generation process into the unconditional process. To address this problem, we propose two simple but effective approaches from two perspectives. For sampling procedure, we introduce the entropy of predicted distribution as the measure of guidance vanishing level and propose an entropy-aware scaling method to adaptively recover the conditional semantic guidance. For training stage, we propose the entropy-aware optimization objectives to alleviate the overconfident prediction for noisy data.On ImageNet1000 256x256, with our proposed sampling scheme and trained classifier, the pretrained conditional and unconditional DDPM model can achieve 10.89% (4.59 to 4.09) and 43.5% (12 to 6.78) FID improvement respectively.
• Abstract（参考訳）: Denoising Diffusion Probabilistic Model (DDPM) は、独立ノイズ認識分類器を導入し、デノナイズプロセスの各段階で条件勾配ガイダンスを提供することにより、事前ノイズから実データへのフレキシブルな条件画像生成を可能にする。 しかし、分類器が不完全生成画像を高レベル構造のみで容易に判別できるため、クラス情報指導の一種である勾配は早期に消失する傾向にあり、条件生成プロセスから無条件プロセスへの崩壊に繋がる。 この問題に対処するために,2つの観点から,単純だが効果的なアプローチを提案する。 サンプリング手順では,予測分布のエントロピーをガイダンスの消失レベルとして導入し,条件付きセマンティックガイダンスを適応的に復元するエントロピー対応スケーリング手法を提案する。 imagenet1000 256x256では,提案するサンプリングスキームと訓練された分類器を用いて,プリトレーニング条件付きddpmモデルがそれぞれ10.89% (4.59から4.09) と43.5% (12から6.78) のfid改善を達成できる。

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