論文の概要: Blurring Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.05557v3
• Date: Wed, 1 May 2024 10:53:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-02 20:50:17.842258
• Title: Blurring Diffusion Models
• Title（参考訳）: ブラリング拡散モデル
• Authors: Emiel Hoogeboom, Tim Salimans,
• Abstract要約: 非等方性雑音を持つガウス拡散過程により, ボケリングが等価に定義されることを示す。 本稿では,拡散と逆熱散逸を両立させる標準ガウス微分モデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.339469450737525
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently, Rissanen et al., (2022) have presented a new type of diffusion process for generative modeling based on heat dissipation, or blurring, as an alternative to isotropic Gaussian diffusion. Here, we show that blurring can equivalently be defined through a Gaussian diffusion process with non-isotropic noise. In making this connection, we bridge the gap between inverse heat dissipation and denoising diffusion, and we shed light on the inductive bias that results from this modeling choice. Finally, we propose a generalized class of diffusion models that offers the best of both standard Gaussian denoising diffusion and inverse heat dissipation, which we call Blurring Diffusion Models.
• Abstract（参考訳）: 近年、Rissanen et al , (2022) は等方的ガウス拡散の代替として、熱散逸に基づく生成的モデリングのための新しいタイプの拡散過程を提示している。 ここでは,非等方性雑音を持つガウス拡散過程を通じて,ボケリングが等価に定義されることを示す。 この接続において, 逆熱散逸と脱ノイズ拡散のギャップを埋め, このモデル選択から生じる誘導バイアスに光を当てる。 最後に,標準ガウス微分拡散モデルと逆熱散逸モデルの両方の長所を提供する拡散モデルの一般化クラスを提案し,これをブラリング拡散モデル(Blurring Diffusion Models)と呼ぶ。

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