論文の概要: Star-Shaped Denoising Diffusion Probabilistic Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.05259v1
• Date: Fri, 10 Feb 2023 14:16:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-13 15:43:04.752080
• Title: Star-Shaped Denoising Diffusion Probabilistic Models
• Title（参考訳）: 星型分極拡散確率モデル
• Authors: Andrey Okhotin, Dmitry Molchanov, Vladimir Arkhipkin, Grigory Bartosh, Aibek Alanov, Dmitry Vetrov
• Abstract要約: 我々は,非マルコフ拡散様雑音発生過程のモデルであるSS-DDPM(Star-Shaped Denoising Diffusion Probabilistic Models)を提案する。 我々は、Beta、von Mises-Fisher、Dirichlet、Wishartなどの分散を伴う拡散のようなモデルを設計するための簡単なレシピを提供する。 我々は、異なる設定でモデルを評価し、画像データ上でも競争力のあるモデルを見出す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.570985345452825
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Methods based on Denoising Diffusion Probabilistic Models (DDPM) became a ubiquitous tool in generative modeling. However, they are mostly limited to Gaussian and discrete diffusion processes. We propose Star-Shaped Denoising Diffusion Probabilistic Models (SS-DDPM), a model with a non-Markovian diffusion-like noising process. In the case of Gaussian distributions, this model is equivalent to Markovian DDPMs. However, it can be defined and applied with arbitrary noising distributions, and admits efficient training and sampling algorithms for a wide range of distributions that lie in the exponential family. We provide a simple recipe for designing diffusion-like models with distributions like Beta, von Mises--Fisher, Dirichlet, Wishart and others, which can be especially useful when data lies on a constrained manifold such as the unit sphere, the space of positive semi-definite matrices, the probabilistic simplex, etc. We evaluate the model in different settings and find it competitive even on image data, where Beta SS-DDPM achieves results comparable to a Gaussian DDPM.
• Abstract（参考訳）: denoising diffusion probabilistic models (ddpm)に基づく手法は、生成モデリングにおいてユビキタスなツールとなった。 しかし、それらは主にガウス過程と離散拡散過程に限られる。 我々は,非マルコフ拡散様雑音発生過程のモデルであるSS-DDPM(Star-Shaped Denoising Diffusion Probabilistic Models)を提案する。 ガウス分布の場合、このモデルはマルコフ DDPM と同値である。 しかし、任意の雑音分布で定義および適用することができ、指数族に属する幅広い分布に対する効率的なトレーニングとサンプリングアルゴリズムが認められている。 単体球、正半定値行列の空間、確率的単純行列などの制約付き多様体上にデータを置く場合、特に有用である、ベータ、フォン・ミセス-フィッシャー、ディリクレ、ウィッシャートなどの分布を持つ拡散様モデルの設計法を提供する。 我々は,このモデルを異なる設定で評価し,ベータSS-DDPMがガウスDDPMに匹敵する結果が得られる画像データでも競合することを示した。

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