論文の概要: First Hitting Diffusion Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.01170v1
- Date: Fri, 2 Sep 2022 17:01:32 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2022-09-05 12:08:18.601428
- Title: First Hitting Diffusion Models
- Title（参考訳）: 最初の衝突拡散モデル
- Authors: Mao Ye, Lemeng Wu, Qiang Liu
- Abstract要約: First Hitting Diffusion Models (FHDM) は、ランダムな最初のヒット時間で終了する拡散プロセスでデータを生成する。
品質と速度の両面で、最先端のアプローチと比較して、かなりの改善が見られた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.19644194006565
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We propose a family of First Hitting Diffusion Models (FHDM), deep generative
models that generate data with a diffusion process that terminates at a random
first hitting time. This yields an extension of the standard fixed-time
diffusion models that terminate at a pre-specified deterministic time. Although
standard diffusion models are designed for continuous unconstrained data, FHDM
is naturally designed to learn distributions on continuous as well as a range
of discrete and structure domains. Moreover, FHDM enables instance-dependent
terminate time and accelerates the diffusion process to sample higher quality
data with fewer diffusion steps. Technically, we train FHDM by maximum
likelihood estimation on diffusion trajectories augmented from observed data
with conditional first hitting processes (i.e., bridge) derived based on Doob's
$h$-transform, deviating from the commonly used time-reversal mechanism. We
apply FHDM to generate data in various domains such as point cloud (general
continuous distribution), climate and geographical events on earth (continuous
distribution on the sphere), unweighted graphs (distribution of binary
matrices), and segmentation maps of 2D images (high-dimensional categorical
distribution). We observe considerable improvement compared with the
state-of-the-art approaches in both quality and speed.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,ランダムな第1打上げ時間で終了する拡散過程を持つデータを生成する深部生成モデルである,第1打上げ拡散モデル(fhdm)のファミリーを提案する。
これにより、所定の決定論的時間で終了する標準固定時間拡散モデルの拡張が得られる。
標準拡散モデルは連続的無拘束データのために設計されているが、fhdmは自然に、連続的および離散的および構造的領域の分布を学ぶように設計されている。
さらに、FHDMはインスタンス依存の終了時間を可能にし、拡散過程を加速し、より少ない拡散ステップで高品質なデータをサンプリングする。
技術的には、一般的に使用される時間反転機構から逸脱したDoobの$h$-transformに基づいて、FHDMを条件付き第1打法(ブリッジ)を用いて観測データから拡張した拡散軌跡の最大推定により訓練する。
fhdmを用いて、点雲(一般的な連続分布)、地球上の気候・地理事象(球面上の連続分布)、非重み付けグラフ(二元行列の分布)、および2次元画像のセグメンテーションマップ(高次元圏分布)などの様々な領域のデータを生成する。
品質と速度の両面で最先端のアプローチと比べてかなりの改善が見られた。
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