論文の概要: Hierarchically branched diffusion models leverage dataset structure for
class-conditional generation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.10777v4
- Date: Thu, 1 Feb 2024 23:34:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-05 20:53:52.034381
- Title: Hierarchically branched diffusion models leverage dataset structure for
class-conditional generation
- Title（参考訳）: クラス条件生成のためのデータセット構造を活用した階層分岐拡散モデル
- Authors: Alex M. Tseng, Max Shen, Tommaso Biancalani, Gabriele Scalia
- Abstract要約: 分岐拡散モデルは従来のモデルと同じ拡散過程に依存するが、階層の各分岐について別々に逆拡散を学ぶ。
いくつかのベンチマークと大規模実世界の科学データセットで分岐拡散モデルを広範囲に評価した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6800113478497425
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Class-labeled datasets, particularly those common in scientific domains, are
rife with internal structure, yet current class-conditional diffusion models
ignore these relationships and implicitly diffuse on all classes in a flat
fashion. To leverage this structure, we propose hierarchically branched
diffusion models as a novel framework for class-conditional generation.
Branched diffusion models rely on the same diffusion process as traditional
models, but learn reverse diffusion separately for each branch of a hierarchy.
We highlight several advantages of branched diffusion models over the current
state-of-the-art methods for class-conditional diffusion, including extension
to novel classes in a continual-learning setting, a more sophisticated form of
analogy-based conditional generation (i.e. transmutation), and a novel
interpretability into the generation process. We extensively evaluate branched
diffusion models on several benchmark and large real-world scientific datasets
spanning many data modalities.
- Abstract（参考訳）: クラスラベル付きデータセット、特に科学領域で一般的なデータセットは内部構造を持つが、現在のクラス条件拡散モデルはこれらの関係を無視し、フラットな方法で全てのクラスに暗黙的に拡散する。
この構造を活用するために,クラス条件生成のための新しいフレームワークとして階層的分岐拡散モデルを提案する。
分岐拡散モデルは従来のモデルと同じ拡散過程に依存するが、階層の各分岐に対して個別に逆拡散を学ぶ。
本稿では,現在最先端のクラス条件拡散法に対する分岐拡散モデルの利点として,連続学習環境における新しいクラスの拡張,アナログベース条件生成のより洗練された形式(変換),生成プロセスへの新しい解釈可能性などを挙げる。
いくつかのベンチマークと大規模実世界の科学データセットで分岐拡散モデルを広範囲に評価した。
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