論文の概要: Bi-Noising Diffusion: Towards Conditional Diffusion Models with
Generative Restoration Priors
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.07352v1
- Date: Wed, 14 Dec 2022 17:26:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-15 15:21:24.027412
- Title: Bi-Noising Diffusion: Towards Conditional Diffusion Models with
Generative Restoration Priors
- Title(参考訳): Bi-Noising Diffusion: 再生前の条件付き拡散モデルに向けて
- Authors: Kangfu Mei, Nithin Gopalakrishnan Nair, Vishal M. Patel
- Abstract要約: 本研究では,事前訓練した非条件拡散モデルを用いて,予測サンプルをトレーニングデータ多様体に導入する手法を提案する。
我々は,超解像,着色,乱流除去,画像劣化作業におけるアプローチの有効性を実証するための総合的な実験を行った。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 64.24948495708337
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Conditional diffusion probabilistic models can model the distribution of
natural images and can generate diverse and realistic samples based on given
conditions. However, oftentimes their results can be unrealistic with
observable color shifts and textures. We believe that this issue results from
the divergence between the probabilistic distribution learned by the model and
the distribution of natural images. The delicate conditions gradually enlarge
the divergence during each sampling timestep. To address this issue, we
introduce a new method that brings the predicted samples to the training data
manifold using a pretrained unconditional diffusion model. The unconditional
model acts as a regularizer and reduces the divergence introduced by the
conditional model at each sampling step. We perform comprehensive experiments
to demonstrate the effectiveness of our approach on super-resolution,
colorization, turbulence removal, and image-deraining tasks. The improvements
obtained by our method suggest that the priors can be incorporated as a general
plugin for improving conditional diffusion models.
- Abstract(参考訳): 条件拡散確率モデルは自然画像の分布をモデル化することができ、与えられた条件に基づいて多様で現実的なサンプルを生成することができる。
しかし、しばしばその結果は観測可能な色の変化とテクスチャで非現実的である。
この問題は,モデルが学習した確率分布と自然画像の分布の相違に起因すると考えられる。
微妙な条件は、サンプリングタイムステップ毎に徐々にばらつきを拡大する。
そこで本研究では,事前訓練した非条件拡散モデルを用いて,予測サンプルをトレーニングデータ多様体に導入する手法を提案する。
非条件モデルは正則化器として機能し、各サンプリングステップで条件モデルによって導入された発散を低減する。
我々は,超解像,着色,乱流除去,画像劣化作業におけるアプローチの有効性を示す総合的な実験を行った。
本手法により得られた改善は,条件拡散モデルを改善するための一般的なプラグインとして,プリエントを組み込むことができることを示唆している。
関連論文リスト
- Provable Statistical Rates for Consistency Diffusion Models [87.28777947976573]
最先端の性能にもかかわらず、拡散モデルは、多くのステップが伴うため、遅いサンプル生成で知られている。
本稿では, 整合性モデルに関する最初の統計理論に寄与し, 分散不整合最小化問題としてトレーニングを定式化している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-23T20:34:18Z) - Membership Inference on Text-to-Image Diffusion Models via Conditional Likelihood Discrepancy [36.156856772794065]
テキスト・画像拡散モデルにおける条件付きオーバーフィッティング現象を提案する。
提案手法は, 各種データおよびデータセットのスケールにおいて, 従来手法よりも大幅に優れていた。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-23T17:09:51Z) - Unveil Conditional Diffusion Models with Classifier-free Guidance: A Sharp Statistical Theory [87.00653989457834]
条件付き拡散モデルは現代の画像合成の基礎となり、計算生物学や強化学習などの分野に広く応用されている。
経験的成功にもかかわらず、条件拡散モデルの理論はほとんど欠落している。
本稿では,条件拡散モデルを用いた分布推定の急激な統計的理論を提示することにより,ギャップを埋める。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-18T17:08:24Z) - Fair Sampling in Diffusion Models through Switching Mechanism [5.560136885815622]
本研究では,拡散モデルに対するテクスタトリビュートスイッチング機構という,公平性を考慮したサンプリング手法を提案する。
提案手法の有効性を2つの重要な側面から数学的に証明し,実験的に実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-06T06:55:26Z) - A Variational Perspective on Solving Inverse Problems with Diffusion
Models [101.831766524264]
逆タスクは、データ上の後続分布を推測するものとして定式化することができる。
しかし、拡散過程の非線形的かつ反復的な性質が後部を引き付けるため、拡散モデルではこれは困難である。
そこで我々は,真の後続分布を近似する設計手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-07T23:00:47Z) - Enhanced Controllability of Diffusion Models via Feature Disentanglement and Realism-Enhanced Sampling Methods [27.014858633903867]
拡散モデル(FDiff)の特徴分散のためのトレーニングフレームワークを提案する。
本稿では,拡散モデルの現実性を高め,制御性を高める2つのサンプリング手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-28T07:43:00Z) - ShiftDDPMs: Exploring Conditional Diffusion Models by Shifting Diffusion
Trajectories [144.03939123870416]
本稿では,前処理に条件を導入することで,新しい条件拡散モデルを提案する。
いくつかのシフト規則に基づいて各条件に対して排他的拡散軌跡を割り当てるために、余剰潜在空間を用いる。
我々は textbfShiftDDPMs と呼ぶメソッドを定式化し、既存のメソッドの統一的な視点を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-05T12:48:21Z) - SinDiffusion: Learning a Diffusion Model from a Single Natural Image [159.4285444680301]
SinDiffusionは1つの自然な画像からパッチの内部分布を捉えるためにデノナイズ拡散モデルを利用する。
SinDiffusionは、2つのコア設計に基づいている。まず、SinDiffusionは、段階的にスケールが成長する複数のモデルではなく、1つのスケールで1つのモデルで訓練されている。
第2に,拡散ネットワークのパッチレベルの受容領域は,画像のパッチ統計を捉える上で重要かつ効果的であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-22T18:00:03Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。