論文の概要: Example-Based Sampling with Diffusion Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.05116v1
- Date: Fri, 10 Feb 2023 08:35:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-13 16:09:50.232296
- Title: Example-Based Sampling with Diffusion Models
- Title(参考訳): 拡散モデルを用いた例ベースサンプリング
- Authors: Bastien Doignies and Nicolas Bonneel and David Coeurjolly and Julie
Digne and Lo\"is Paulin and Jean-Claude Iehl and Victor Ostromoukhov
- Abstract要約: 画像生成のための拡散モデルは、例から点集合を生成する方法を学ぶのに適している。
拡散モデルを用いて既存のサンプルを模した2次元点集合を観測点集合から生成する方法を提案する。
我々は、我々のアプローチの微分可能性を用いて、特性を強制する点集合を最適化する方法を実証する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 7.943023838493658
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Much effort has been put into developing samplers with specific properties,
such as producing blue noise, low-discrepancy, lattice or Poisson disk samples.
These samplers can be slow if they rely on optimization processes, may rely on
a wide range of numerical methods, are not always differentiable. The success
of recent diffusion models for image generation suggests that these models
could be appropriate for learning how to generate point sets from examples.
However, their convolutional nature makes these methods impractical for dealing
with scattered data such as point sets. We propose a generic way to produce 2-d
point sets imitating existing samplers from observed point sets using a
diffusion model. We address the problem of convolutional layers by leveraging
neighborhood information from an optimal transport matching to a uniform grid,
that allows us to benefit from fast convolutions on grids, and to support the
example-based learning of non-uniform sampling patterns. We demonstrate how the
differentiability of our approach can be used to optimize point sets to enforce
properties.
- Abstract(参考訳): ブルーノイズ、低分解率、格子、ポアソンディスクサンプルなど、特定の特性を持つサンプルの開発に多くの努力が費やされている。
これらのサンプリングは、最適化プロセスに依存する場合や、幅広い数値手法に依存する場合、必ずしも微分可能であるとは限らない。
画像生成のための最近の拡散モデルの成功は、これらのモデルが例から点集合を生成する方法を学ぶのに適していることを示唆している。
しかし、それらの畳み込みの性質により、これらの手法は点集合のような散在したデータを扱うために実用的でない。
拡散モデルを用いて既存のサンプルを模した2次元点集合を観測点集合から生成する方法を提案する。
グリッド上の高速な畳み込みの恩恵を享受し,非一様サンプリングパターンのサンプルベース学習を支援するために,最適輸送マッチングから均一グリッドへの近傍情報を活用することで,畳み込み層の問題に対処する。
我々は、我々のアプローチの微分可能性を用いて、特性を強制する点集合を最適化する方法を実証する。
関連論文リスト
- Accelerated Diffusion Models via Speculative Sampling [89.43940130493233]
投機的サンプリングは、大規模言語モデルにおける推論を加速する一般的な手法である。
我々は投機的サンプリングを拡散モデルに拡張し、連続したベクトル値のマルコフ連鎖を介してサンプルを生成する。
本稿では,ドラフトモデルをトレーニングする必要のない,シンプルで効果的なアプローチを含む,さまざまなドラフト戦略を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-01-09T16:50:16Z) - Diffusing Differentiable Representations [60.72992910766525]
本稿では,事前学習した拡散モデルを用いて,微分可能な表現(拡散)をサンプリングする,新しい学習自由な手法を提案する。
差分によって引き起こされるサンプルに対する暗黙の制約を特定し、この制約に対処することで、生成されたオブジェクトの一貫性と詳細が大幅に改善されることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-09T20:42:58Z) - Stable generative modeling using Schrödinger bridges [0.22499166814992438]
本稿では,Schr"odinger BridgesとLangevin dynamicsを組み合わせた生成モデルを提案する。
我々のフレームワークは自然に条件付きサンプルを生成し、ベイズ推論問題に拡張することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-09T06:15:45Z) - Touring sampling with pushforward maps [3.5897534810405403]
本稿では、生成モデル設定における多くのサンプリングアプローチをレビューし、整理するために理論的スタンスをとる。
拡散モデルを用いたサンプリングにおける現在の課題のいくつかを克服するのに役立つかもしれない。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-23T08:23:43Z) - A Geometric Perspective on Diffusion Models [57.27857591493788]
本稿では,人気のある分散拡散型SDEのODEに基づくサンプリングについて検討する。
我々は、最適なODEベースのサンプリングと古典的な平均シフト(モード探索)アルゴリズムの理論的関係を確立する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-31T15:33:16Z) - Reflected Diffusion Models [93.26107023470979]
本稿では,データのサポートに基づいて進化する反射微分方程式を逆転する反射拡散モデルを提案する。
提案手法は,一般化されたスコアマッチング損失を用いてスコア関数を学習し,標準拡散モデルの主要成分を拡張する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-10T17:54:38Z) - Sampling from Arbitrary Functions via PSD Models [55.41644538483948]
まず確率分布をモデル化し,そのモデルからサンプリングする。
これらのモデルでは, 少数の評価値を用いて, 高精度に多数の密度を近似することが可能であることが示され, それらのモデルから効果的にサンプルする簡単なアルゴリズムが提示される。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-20T12:25:22Z) - Parallelised Diffeomorphic Sampling-based Motion Planning [30.310891362316863]
並列化拡散型サンプリングベースモーションプランニング(PDMP)を提案する。
PDMPは、サンプリングベースモーションプランナーのサンプリング分布を、正規化フローに似た方法で変換する。
PDMPは、コストの勾配情報を利用して、最適化ベースのモーションプランニング手法と同様の方法で仕様を注入することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-26T13:15:11Z) - Oops I Took A Gradient: Scalable Sampling for Discrete Distributions [53.3142984019796]
このアプローチは、多くの困難な設定において、ジェネリックサンプリングよりも優れていることを示す。
また,高次元離散データを用いた深部エネルギーモデルトレーニングのための改良型サンプリング器についても実演した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-08T20:08:50Z)
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。