論文の概要: Generative Modelling With Inverse Heat Dissipation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.13397v7
• Date: Wed, 12 Apr 2023 19:50:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-14 17:33:58.110833
• Title: Generative Modelling With Inverse Heat Dissipation
• Title（参考訳）: 逆熱散逸を伴う生成モデル
• Authors: Severi Rissanen, Markus Heinonen, Arno Solin
• Abstract要約: 本研究では,熱方程式を逆転させて画像を生成する拡散様モデルを提案する。PDEは,画像の2次元平面上での走行時に,微細な情報を消去する。 我々の新しいモデルでは、標準拡散モデルでは見られない創発的特性が示され、例えば画像の全体色と形状が乱れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.738877553160304
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: While diffusion models have shown great success in image generation, their noise-inverting generative process does not explicitly consider the structure of images, such as their inherent multi-scale nature. Inspired by diffusion models and the empirical success of coarse-to-fine modelling, we propose a new diffusion-like model that generates images through stochastically reversing the heat equation, a PDE that locally erases fine-scale information when run over the 2D plane of the image. We interpret the solution of the forward heat equation with constant additive noise as a variational approximation in the diffusion latent variable model. Our new model shows emergent qualitative properties not seen in standard diffusion models, such as disentanglement of overall colour and shape in images. Spectral analysis on natural images highlights connections to diffusion models and reveals an implicit coarse-to-fine inductive bias in them.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルは画像生成において大きな成功を収めているが、ノイズ反転生成過程は画像の構造を明示的に考慮していない。 熱方程式を確率論的に反転させて画像を生成する拡散モデル, 画像の2次元平面上での走行時に局所的に微細な情報を消去するPDEを提案する。 拡散潜在変数モデルにおける変分近似として,一定の付加雑音を伴うフォワード熱方程式の解を解釈する。 新しいモデルでは,画像の全体的な色や形状のばらつきなど,標準拡散モデルでは見られない創発的定性特性を示す。 自然画像のスペクトル解析は拡散モデルとの関係を強調し、それらに暗黙的に粗い帰納バイアスが現れる。

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