論文の概要: Conffusion: Confidence Intervals for Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.09795v1
• Date: Thu, 17 Nov 2022 18:58:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-18 16:48:37.917357
• Title: Conffusion: Confidence Intervals for Diffusion Models
• Title（参考訳）: conffusion: 拡散モデルに対する信頼区間
• Authors: Eliahu Horwitz, Yedid Hoshen
• Abstract要約: 現在の拡散法は、生成された結果に関する統計的保証を提供していない。 我々は,1つの前方通過における間隔境界を予測するために,事前学習した拡散モデルを微調整する融合法を提案する。 コンフュージョンは3桁の精度でベースライン法より優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.36217153362305
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Diffusion models have become the go-to method for many generative tasks, particularly for image-to-image generation tasks such as super-resolution and inpainting. Current diffusion-based methods do not provide statistical guarantees regarding the generated results, often preventing their use in high-stakes situations. To bridge this gap, we construct a confidence interval around each generated pixel such that the true value of the pixel is guaranteed to fall within the interval with a probability set by the user. Since diffusion models parametrize the data distribution, a straightforward way of constructing such intervals is by drawing multiple samples and calculating their bounds. However, this method has several drawbacks: i) slow sampling speeds ii) suboptimal bounds iii) requires training a diffusion model per task. To mitigate these shortcomings we propose Conffusion, wherein we fine-tune a pre-trained diffusion model to predict interval bounds in a single forward pass. We show that Conffusion outperforms the baseline method while being three orders of magnitude faster.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルは多くの生成タスク、特に超解像やインペイントのような画像から画像への生成タスクのゴーツーメソッドとなっている。 現在の拡散に基づく方法は、生成した結果に関する統計的な保証を提供しておらず、しばしば高レベルの状況での使用を妨げている。 このギャップを埋めるために,ユーザが設定した確率で,画素の真の値が区間内に落ちることが保証されるように,各生成画素の周りの信頼区間を構成する。 拡散モデルはデータ分布をパラメータ化するため、そのような区間を構成する簡単な方法は複数のサンプルを描画してそれらの境界を計算することである。 しかし、この方法にはいくつかの欠点がある。 一 サンプリング速度の遅いもの 二 準最適境界 三 タスクごとに拡散モデルを訓練すること。 これらの欠点を軽減するために,1つの前方通過における間隔境界を予測するために,事前学習した拡散モデルを微調整する融合法を提案する。 conffusionは3桁の速さでベースラインメソッドよりも優れています。

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