論文の概要: Generalised Scale-Space Properties for Probabilistic Diffusion Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.07900v2
- Date: Wed, 15 Mar 2023 12:37:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-16 10:24:51.689590
- Title: Generalised Scale-Space Properties for Probabilistic Diffusion Models
- Title(参考訳): 確率的拡散モデルのための一般化スケール空間特性
- Authors: Pascal Peter
- Abstract要約: 確率拡散モデルにより, 発展する確率分布に一般化された空間特性が満たされることを示す。
深層学習とモデルに基づく世界におけるドリフト拡散という物理コア概念の解釈の類似性と相違について論じる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 3.4392739159262145
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Probabilistic diffusion models enjoy increasing popularity in the deep
learning community. They generate convincing samples from a learned
distribution of input images with a wide field of practical applications.
Originally, these approaches were motivated from drift-diffusion processes, but
these origins find less attention in recent, practice-oriented publications.
We investigate probabilistic diffusion models from the viewpoint of
scale-space research and show that they fulfil generalised scale-space
properties on evolving probability distributions. Moreover, we discuss
similarities and differences between interpretations of the physical core
concept of drift-diffusion in the deep learning and model-based world. To this
end, we examine relations of probabilistic diffusion to osmosis filters.
- Abstract(参考訳): 確率的拡散モデルは、ディープラーニングコミュニティで人気が高まっている。
応用分野の広い入力画像の学習分布から説得力のあるサンプルを生成する。
もともとこれらのアプローチはドリフト拡散過程から動機づけられていたが、これらの起源は近年の実践指向の出版物ではあまり注目されなかった。
確率的拡散モデルについて, スケール空間研究の観点から検討し, 進化する確率分布のスケール空間特性を一般化した。
さらに,深層学習とモデルに基づく世界におけるドリフト拡散の物理コア概念の解釈の類似性と相違について論じる。
そこで本研究では,オサムシスフィルタと確率拡散の関係について検討する。
関連論文リスト
- Score Approximation, Estimation and Distribution Recovery of Diffusion
Models on Low-Dimensional Data [68.62134204367668]
本稿では,未知の低次元線形部分空間上でデータをサポートする場合の拡散モデルのスコア近似,推定,分布回復について検討する。
適切に選択されたニューラルネットワークアーキテクチャでは、スコア関数を正確に近似し、効率的に推定することができる。
推定スコア関数に基づいて生成された分布は、データ幾何学構造を捕捉し、データ分布の近傍に収束する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-14T17:02:35Z) - A Reparameterized Discrete Diffusion Model for Text Generation [15.820261667728458]
本研究は, 離散拡散確率モデルと自然言語生成への応用に関する研究である。
離散拡散過程からサンプリングの代替的かつ等価な定式化を導出する。
本研究では,既存の拡散モデルに対して,テキスト生成能力を評価するための広範囲な実験を行った。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-11T16:26:57Z) - Bi-Noising Diffusion: Towards Conditional Diffusion Models with
Generative Restoration Priors [64.24948495708337]
本研究では,事前訓練した非条件拡散モデルを用いて,予測サンプルをトレーニングデータ多様体に導入する手法を提案する。
我々は,超解像,着色,乱流除去,画像劣化作業におけるアプローチの有効性を実証するための総合的な実験を行った。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-14T17:26:35Z) - Diffusion Models for Medical Image Analysis: A Comprehensive Survey [7.272308924113656]
生成モデルのクラスである拡散モデルのデノイングは、近年、様々なディープラーニング問題に多大な関心を集めている。
拡散モデルは、その強いモードカバレッジと、生成されたサンプルの品質で広く評価されている。
本調査では,医療画像解析の分野における拡散モデルの概要について概観する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-14T23:50:52Z) - Unifying Diffusion Models' Latent Space, with Applications to
CycleDiffusion and Guidance [95.12230117950232]
関係領域で独立に訓練された2つの拡散モデルから共通潜時空間が現れることを示す。
テキスト・画像拡散モデルにCycleDiffusionを適用することで、大規模なテキスト・画像拡散モデルがゼロショット画像・画像拡散エディタとして使用できることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-11T15:53:52Z) - Diffusion Models in Vision: A Survey [80.82832715884597]
拡散モデルは、前方拡散段階と逆拡散段階の2つの段階に基づく深層生成モデルである。
拡散モデルは、既知の計算負荷にもかかわらず、生成したサンプルの品質と多様性に対して広く評価されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-10T22:00:30Z) - Non-Uniform Diffusion Models [0.8602553195689513]
非一様拡散は、マルチスケール正規化フローと似た構造を持つマルチスケール拡散モデルをもたらすことを示す。
実験により, 同一あるいは少ないトレーニング時間において, マルチスケール拡散モデルでは, 標準均一拡散モデルよりも優れたFIDスコアが得られることがわかった。
また, 非一様拡散は, 条件付きスコア関数に対して, 最先端の条件付きデノナイジング推定器と同等の性能を達成するための新しい推定器となることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-20T09:59:28Z) - Source Localization of Graph Diffusion via Variational Autoencoders for
Graph Inverse Problems [8.984898754363265]
グラフ拡散の逆問題としてのソースローカライゼーションは極めて困難である。
本稿では,異なる候補源の不確実性を考慮した確率的手法に焦点をあてる。
7つの実世界のデータセット上で実験を行い、拡散源の再構築におけるSL-VAEの優位性を実証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-24T14:56:45Z) - How Much is Enough? A Study on Diffusion Times in Score-based Generative
Models [76.76860707897413]
現在のベストプラクティスは、フォワードダイナミクスが既知の単純なノイズ分布に十分に近づくことを確実にするために大きなTを提唱している。
本稿では, 理想とシミュレーションされたフォワードダイナミクスのギャップを埋めるために補助モデルを用いて, 標準的な逆拡散過程を導出する方法について述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-10T15:09:46Z) - Generalization Properties of Optimal Transport GANs with Latent
Distribution Learning [52.25145141639159]
本研究では,潜伏分布とプッシュフォワードマップの複雑さの相互作用が性能に与える影響について検討する。
我々の分析に感銘を受けて、我々はGANパラダイム内での潜伏分布とプッシュフォワードマップの学習を提唱した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-29T07:31:33Z)
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。