論文の概要: On the Importance of Noise Scheduling for Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.10972v1
• Date: Thu, 26 Jan 2023 07:37:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-27 14:10:53.202696
• Title: On the Importance of Noise Scheduling for Diffusion Models
• Title（参考訳）: 拡散モデルにおけるノイズスケジューリングの重要性について
• Authors: Ting Chen
• Abstract要約: 拡散生成モデルにおけるノイズスケジューリング手法の効果について検討する。 この簡単なレシピは、ImageNet上の高解像度画像に対して、最先端のピクセルベースの拡散モデルを生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.360383061862844
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We empirically study the effect of noise scheduling strategies for denoising diffusion generative models. There are three findings: (1) the noise scheduling is crucial for the performance, and the optimal one depends on the task (e.g., image sizes), (2) when increasing the image size, the optimal noise scheduling shifts towards a noisier one (due to increased redundancy in pixels), and (3) simply scaling the input data by a factor of $b$ while keeping the noise schedule function fixed (equivalent to shifting the logSNR by $\log b$) is a good strategy across image sizes. This simple recipe, when combined with recently proposed Recurrent Interface Network (RIN), yields state-of-the-art pixel-based diffusion models for high-resolution images on ImageNet, enabling single-stage, end-to-end generation of diverse and high-fidelity images at 1024$\times$1024 resolution for the first time (without upsampling/cascades).
• Abstract（参考訳）: 拡散生成モデルに対するノイズスケジューリング手法の効果を実験的に検討する。 1) ノイズスケジューリングは性能に不可欠であり,(2) 最適なノイズスケジューリングはタスク(画像サイズなど)に依存する,(2) 画像サイズを増加させると,よりノイズの少ないものにシフトする,(3) ノイズスケジュール関数を固定する(lognrを$\log b$にシフトするのと同値) 入力データをb$でスケールする,という3つの知見がある。 この簡単なレシピは、最近提案されたRecurrent Interface Network (RIN)と組み合わせて、ImageNet上の高解像度画像のための最先端のピクセルベースの拡散モデルを生成し、初めて1024$\times$1024で、多彩かつ高忠実な画像を単一ステージでエンドツーエンドに生成できる。

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