論文の概要: Restoration based Generative Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.05456v2
• Date: Sun, 14 May 2023 14:54:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-16 23:07:09.897089
• Title: Restoration based Generative Models
• Title（参考訳）: 修復に基づく生成モデル
• Authors: Jaemoo Choi, Yesom Park, Myungjoo Kang
• Abstract要約: デノイング拡散モデル(DDM)は、印象的な合成品質を示すことで注目を集めている。 本稿では、画像復元(IR)の観点からDDMの解釈を確立する。 本稿では,前処理の柔軟性を生かして,拡散過程と比較して性能を向上するマルチスケールトレーニングを提案する。 われわれのフレームワークは、新しいタイプのフレキシブル・ジェネラル・ジェネラル・ジェネレーティブ・モデルの設計の道を開いたと信じている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.886014926770622
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Denoising diffusion models (DDMs) have recently attracted increasing attention by showing impressive synthesis quality. DDMs are built on a diffusion process that pushes data to the noise distribution and the models learn to denoise. In this paper, we establish the interpretation of DDMs in terms of image restoration (IR). Integrating IR literature allows us to use an alternative objective and diverse forward processes, not confining to the diffusion process. By imposing prior knowledge on the loss function grounded on MAP-based estimation, we eliminate the need for the expensive sampling of DDMs. Also, we propose a multi-scale training, which improves the performance compared to the diffusion process, by taking advantage of the flexibility of the forward process. Experimental results demonstrate that our model improves the quality and efficiency of both training and inference. Furthermore, we show the applicability of our model to inverse problems. We believe that our framework paves the way for designing a new type of flexible general generative model.
• Abstract（参考訳）: 近年, 高い合成品質を示すことで, 拡散モデル (DDM) が注目されている。 DDMは拡散プロセス上に構築され、ノイズ分布にデータをプッシュし、モデルはノイズを学習する。 本稿では,画像復元(IR)の観点からDDMの解釈を確立する。 IR文献を統合することで、拡散過程を補うのではなく、別の目的と多様な前進過程を使うことができる。 MAPに基づく推定に基づく損失関数の事前知識を付与することにより,高価なDDMサンプリングの必要性を解消する。 また,前処理の柔軟性を生かして,拡散過程と比較して性能を向上させるマルチスケールトレーニングを提案する。 実験の結果,本モデルはトレーニングと推論の両方の品質と効率を改善した。 さらに, 逆問題に対するモデルの適用性を示す。 当社のフレームワークは、新しいタイプのフレキシブル汎用生成モデルを設計するための道を開くものだと考えています。

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