論文の概要: Image Embedding for Denoising Generative Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.07485v1
• Date: Fri, 30 Dec 2022 17:56:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-29 14:08:08.975631
• Title: Image Embedding for Denoising Generative Models
• Title（参考訳）: 雑音生成モデルのための画像埋め込み
• Authors: Andrea Asperti, Davide Evangelista, Samuele Marro, Fabio Merizzi
• Abstract要約: 逆拡散過程の決定論的性質から拡散入射モデルに着目する。 本研究の副次として,拡散モデルの潜伏空間の構造についてより深い知見を得た。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Denoising Diffusion models are gaining increasing popularity in the field of generative modeling for several reasons, including the simple and stable training, the excellent generative quality, and the solid probabilistic foundation. In this article, we address the problem of {\em embedding} an image into the latent space of Denoising Diffusion Models, that is finding a suitable ``noisy'' image whose denoising results in the original image. We particularly focus on Denoising Diffusion Implicit Models due to the deterministic nature of their reverse diffusion process. As a side result of our investigation, we gain a deeper insight into the structure of the latent space of diffusion models, opening interesting perspectives on its exploration, the definition of semantic trajectories, and the manipulation/conditioning of encodings for editing purposes. A particularly interesting property highlighted by our research, which is also characteristic of this class of generative models, is the independence of the latent representation from the networks implementing the reverse diffusion process. In other words, a common seed passed to different networks (each trained on the same dataset), eventually results in identical images.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルの普及は、単純で安定した訓練、優れた生成品質、安定した確率的基礎など、いくつかの理由から、生成モデリングの分野で人気が高まっている。 本稿では,デノナイジング拡散モデルの潜在空間に,デノナイジングが元の画像となる適切な「ノイズ」像を埋め込むという問題に対処する。 特に,その逆拡散過程の決定論的性質から,拡散暗黙モデルに着目する。 本研究の副次として, 拡散モデルの潜伏空間の構造, 探索, 意味軌道の定義, および編集目的の符号化の操作・条件について, より深い知見を得た。 本研究で注目されている特に興味深い特性は,この生成モデルのクラスの特徴であり,逆拡散過程を実装するネットワークからの潜在表現の独立性である。 言い換えれば、共通のシードは異なるネットワーク(それぞれが同じデータセットでトレーニングされた)に渡され、最終的に同じイメージになる。

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