論文の概要: Diffusion Models in Vision: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.04747v6
• Date: Thu, 16 Jan 2025 11:17:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-17 15:08:31.332533
• Title: Diffusion Models in Vision: A Survey
• Title（参考訳）: 視覚における拡散モデル:サーベイ
• Authors: Florinel-Alin Croitoru, Vlad Hondru, Radu Tudor Ionescu, Mubarak Shah,
• Abstract要約: 拡散モデルは、前方拡散段階と逆拡散段階の2つの段階に基づく深層生成モデルである。 拡散モデルは、既知の計算負荷にもかかわらず、生成したサンプルの品質と多様性に対して広く評価されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 73.10116197883303
• License:
• Abstract: Denoising diffusion models represent a recent emerging topic in computer vision, demonstrating remarkable results in the area of generative modeling. A diffusion model is a deep generative model that is based on two stages, a forward diffusion stage and a reverse diffusion stage. In the forward diffusion stage, the input data is gradually perturbed over several steps by adding Gaussian noise. In the reverse stage, a model is tasked at recovering the original input data by learning to gradually reverse the diffusion process, step by step. Diffusion models are widely appreciated for the quality and diversity of the generated samples, despite their known computational burdens, i.e. low speeds due to the high number of steps involved during sampling. In this survey, we provide a comprehensive review of articles on denoising diffusion models applied in vision, comprising both theoretical and practical contributions in the field. First, we identify and present three generic diffusion modeling frameworks, which are based on denoising diffusion probabilistic models, noise conditioned score networks, and stochastic differential equations. We further discuss the relations between diffusion models and other deep generative models, including variational auto-encoders, generative adversarial networks, energy-based models, autoregressive models and normalizing flows. Then, we introduce a multi-perspective categorization of diffusion models applied in computer vision. Finally, we illustrate the current limitations of diffusion models and envision some interesting directions for future research.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルの認知はコンピュータビジョンにおける近年の話題であり、生成モデリングの領域において顕著な成果を示している。 拡散モデルは、前方拡散段階と逆拡散段階の2つの段階に基づく深層生成モデルである。 前方拡散段階では、ガウスノイズを加えることにより、入力データが数ステップにわたって徐々に摂動される。 逆段階では、拡散過程を段階的に段階的に徐々に反転させる学習により、元の入力データを復元するモデルを課題とする。 拡散モデルは、既知の計算負荷にもかかわらず、生成したサンプルの品質と多様性に対して広く評価されている。 本調査では,視覚に応用された拡散モデルについて,理論的および実践的両面から概説する。 まず、拡散確率モデル、雑音条件付きスコアネットワーク、確率微分方程式に基づく3つの一般化拡散モデリングフレームワークを特定し、提示する。 さらに,拡散モデルと,変分自己エンコーダ,生成逆数ネットワーク,エネルギーベースモデル,自己回帰モデル,正規化フローなど,他の深層生成モデルとの関係について考察する。 次に,コンピュータビジョンに適用された拡散モデルの多視点分類を提案する。 最後に、拡散モデルの現在の限界を説明し、今後の研究にいくつかの興味深い方向性を想定する。

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