論文の概要: Score-based Denoising Diffusion with Non-Isotropic Gaussian Noise Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.12254v1
• Date: Fri, 21 Oct 2022 21:16:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-25 14:47:44.833956
• Title: Score-based Denoising Diffusion with Non-Isotropic Gaussian Noise Models
• Title（参考訳）: 非等方性ガウス雑音モデルを用いたスコアベースデノイング拡散
• Authors: Vikram Voleti and Christopher Pal and Adam Oberman
• Abstract要約: 基礎となる非等方的ガウス雑音モデルを用いて,非等方的拡散モデルを生成するための重要な数学的導出について述べる。 また、このより一般的なモデリング手法が高品質なサンプルを生成できるかどうかを検証するための初期実験も提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.136861161060886
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Generative models based on denoising diffusion techniques have led to an unprecedented increase in the quality and diversity of imagery that is now possible to create with neural generative models. However, most contemporary state-of-the-art methods are derived from a standard isotropic Gaussian formulation. In this work we examine the situation where non-isotropic Gaussian distributions are used. We present the key mathematical derivations for creating denoising diffusion models using an underlying non-isotropic Gaussian noise model. We also provide initial experiments to help verify empirically that this more general modelling approach can also yield high-quality samples.
• Abstract（参考訳）: ノイズ拡散技術に基づく生成モデルは、神経生成モデルで作成可能な画像の品質と多様性を前例のない増加に導いた。 しかし、現代の最先端の手法のほとんどは標準の等方性ガウス式から導かれる。 本研究では,非等方性ガウス分布を用いる状況について検討する。 基礎となる非等方的ガウス雑音モデルを用いて,非等方的拡散モデルを生成するための重要な数学的導出について述べる。 我々はまた、このより一般的なモデリング手法が高品質なサンプルも得ることを実証的に検証するための初期実験も提供する。

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