論文の概要: Diffusion Models already have a Semantic Latent Space

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.10960v1
• Date: Thu, 20 Oct 2022 02:07:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-21 14:50:17.911393
• Title: Diffusion Models already have a Semantic Latent Space
• Title（参考訳）: 拡散モデルはすでにセマンティック潜在空間を持っている
• Authors: Mingi Kwon, Jaeseok Jeong, Youngjung Uh
• Abstract要約: 凍結事前学習拡散モデルにおいて,非対称な逆過程(Asyrp)を提案する。 h-spaceという名前のセマンティック潜在空間は、セマンティックイメージ操作を調節するための優れた特性を持つ。 さらに、定量化による多目的編集と品質向上のための生成プロセスの原理的設計を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.638042073679074
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Diffusion models achieve outstanding generative performance in various domains. Despite their great success, they lack semantic latent space which is essential for controlling the generative process. To address the problem, we propose asymmetric reverse process (Asyrp) which discovers the semantic latent space in frozen pretrained diffusion models. Our semantic latent space, named h-space, has nice properties for accommodating semantic image manipulation: homogeneity, linearity, robustness, and consistency across timesteps. In addition, we introduce a principled design of the generative process for versatile editing and quality boost ing by quantifiable measures: editing strength of an interval and quality deficiency at a timestep. Our method is applicable to various architectures (DDPM++, iD- DPM, and ADM) and datasets (CelebA-HQ, AFHQ-dog, LSUN-church, LSUN- bedroom, and METFACES). Project page: https://kwonminki.github.io/Asyrp/
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルは様々な領域において優れた生成性能を達成する。 その大きな成功にもかかわらず、生成過程を制御するのに不可欠な意味的潜在空間が欠如している。 そこで本研究では,凍結事前学習拡散モデルにおいて,非対称な逆過程(Asyrp)を提案する。 h-空間という名前のセマンティック潜在空間は、ホモジニティ、線形性、ロバスト性、時間ステップ間の一貫性といった、セマンティックなイメージ操作を調節するための優れた特性を持つ。 さらに,時間経過における間隔の編集強度と品質不足の定量化により,多目的編集と品質向上のための生成プロセスの原理的設計を導入する。 本手法は,各種アーキテクチャ (DDPM++, iD-DPM, ADM) およびデータセット (CelebA-HQ, AFHQ-dog, LSUN-church, LSUN- bedroom, METFACES) に適用可能である。 プロジェクトページ: https://kwonminki.github.io/asyrp/

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