論文の概要: Self-Guided Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.06462v2
• Date: Mon, 3 Apr 2023 08:56:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-05 00:39:06.944797
• Title: Self-Guided Diffusion Models
• Title（参考訳）: 自己誘導拡散モデル
• Authors: Vincent Tao Hu, David W Zhang, Yuki M. Asano, Gertjan J. Burghouts, Cees G. M. Snoek
• Abstract要約: 自己誘導拡散モデルのためのフレームワークを提案する。 本手法は,様々な画像粒度の誘導信号を提供する。 単ラベルおよび複数ラベルの画像データセットに対する実験により、自己ラベル付きガイダンスは誘導なしで拡散モデルより常に優れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.4490020999934
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Diffusion models have demonstrated remarkable progress in image generation quality, especially when guidance is used to control the generative process. However, guidance requires a large amount of image-annotation pairs for training and is thus dependent on their availability, correctness and unbiasedness. In this paper, we eliminate the need for such annotation by instead leveraging the flexibility of self-supervision signals to design a framework for self-guided diffusion models. By leveraging a feature extraction function and a self-annotation function, our method provides guidance signals at various image granularities: from the level of holistic images to object boxes and even segmentation masks. Our experiments on single-label and multi-label image datasets demonstrate that self-labeled guidance always outperforms diffusion models without guidance and may even surpass guidance based on ground-truth labels, especially on unbalanced data. When equipped with self-supervised box or mask proposals, our method further generates visually diverse yet semantically consistent images, without the need for any class, box, or segment label annotation. Self-guided diffusion is simple, flexible and expected to profit from deployment at scale.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルは、特に生成過程を制御するためのガイダンスを使用する場合、画像生成品質の顕著な進歩を示した。 しかし、指導にはトレーニングのために大量の画像注釈ペアが必要であり、その可用性、正確性、偏りに依存する。 本稿では,自己誘導拡散モデルのためのフレームワークの設計に自己超越信号の柔軟性を活用することで,このようなアノテーションの必要性を解消する。 特徴抽出関数と自己アノテーション関数を活用することで,全体像のレベルからオブジェクトボックス,さらにはセグメンテーションマスクまで,さまざまな画像粒度のガイダンス信号を提供する。 シングルラベルおよびマルチラベル画像データセットを用いた実験により,自己ラベル誘導は,常にガイダンス無しの拡散モデルよりも優れており,特に不均衡データにおいて,接地ラベルに基づくガイダンスを超越する可能性も示された。 自己教師付きボックスやマスクプロポーザルを備える場合、クラス、ボックス、セグメントラベルアノテーションを必要とせず、視覚的に多様で意味的に一貫性のある画像を生成する。 自己誘導拡散はシンプルで柔軟性があり、大規模展開で利益を期待できる。

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