論文の概要: A Survey on Generative Diffusion Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.02646v9
• Date: Mon, 3 Jul 2023 15:37:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-04 15:50:47.714969
• Title: A Survey on Generative Diffusion Model
• Title（参考訳）: 生成拡散モデルに関する調査研究
• Authors: Hanqun Cao, Cheng Tan, Zhangyang Gao, Yilun Xu, Guangyong Chen, Pheng-Ann Heng, and Stan Z. Li
• Abstract要約: 拡散モデルは、深層生成モデルの新たなクラスである。 時間を要する反復生成過程や高次元ユークリッド空間への閉じ込めなど、いくつかの制限がある。 本調査では,拡散モデルの向上を目的とした高度な手法を多数提示する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 75.93774014861978
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep generative models are a prominent approach for data generation, and have been used to produce high quality samples in various domains. Diffusion models, an emerging class of deep generative models, have attracted considerable attention owing to their exceptional generative quality. Despite this, they have certain limitations, including a time-consuming iterative generation process and confinement to high-dimensional Euclidean space. This survey presents a plethora of advanced techniques aimed at enhancing diffusion models, including sampling acceleration and the design of new diffusion processes. In addition, we delve into strategies for implementing diffusion models in manifold and discrete spaces, maximum likelihood training for diffusion models, and methods for creating bridges between two arbitrary distributions. The innovations we discuss represent the efforts for improving the functionality and efficiency of diffusion models in recent years. To examine the efficacy of existing models, a benchmark of FID score, IS, and NLL is presented in a specific NFE. Furthermore, diffusion models are found to be useful in various domains such as computer vision, audio, sequence modeling, and AI for science. The paper concludes with a summary of this field, along with existing limitations and future directions. Summation of existing well-classified methods is in our Github: https://github.com/chq1155/A-Survey-on-Generative-Diffusion-Model
• Abstract（参考訳）: 深層生成モデルはデータ生成の際立ったアプローチであり、様々な領域で高品質なサンプルを生成するために使われてきた。 深層生成モデルの新興クラスである拡散モデルは、その例外的な生成品質のためにかなりの注目を集めている。 それにもかかわらず、時間を要する反復生成プロセスや高次元ユークリッド空間への閉じ込めなど、ある種の制限がある。 本研究は, サンプリング加速や新しい拡散プロセスの設計など, 拡散モデルの向上を目的とした, 高度な手法を多数提示する。 さらに, 多様体空間と離散空間における拡散モデルの実装戦略, 拡散モデルの最大確率トレーニング, 2つの任意の分布間のブリッジを作成する手法について考察した。 本稿では,近年の拡散モデルの機能性と効率向上に向けた取り組みについて述べる。 既存のモデルの有効性を検討するために、特定のNFEにFIDスコア、IS、NLLのベンチマークを示す。 さらに、拡散モデルはコンピュータビジョン、オーディオ、シーケンスモデリング、科学のためのAIといった様々な領域で有用である。 論文は、既存の制限と今後の方向性とともに、この分野の概要で締めくくっている。 既存のよく分類されたメソッドの要約はgithubにある: https://github.com/chq1155/a-survey-on-generative-diffusion-model

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