論文の概要: Interpretable ODE-style Generative Diffusion Model via Force Field Construction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.08063v2
• Date: Wed, 15 Mar 2023 15:48:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-03-16 10:26:14.298961
• Title: Interpretable ODE-style Generative Diffusion Model via Force Field Construction
• Title（参考訳）: 力場構築によるODEスタイル生成拡散モデルの解釈
• Authors: Weiyang Jin and Yongpei Zhu and Yuxi Peng
• Abstract要約: 本稿では,数理的な観点からODE型生成拡散モデルを構築するのに適した様々な物理モデルを特定することを目的とする。 我々は,本手法で同定された理論モデルを用いて,新しい拡散モデル手法の開発を行うケーススタディを行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: For a considerable time, researchers have focused on developing a method that establishes a deep connection between the generative diffusion model and mathematical physics. Despite previous efforts, progress has been limited to the pursuit of a single specialized method. In order to advance the interpretability of diffusion models and explore new research directions, it is essential to establish a unified ODE-style generative diffusion model. Such a model should draw inspiration from physical models and possess a clear geometric meaning. This paper aims to identify various physical models that are suitable for constructing ODE-style generative diffusion models accurately from a mathematical perspective. We then summarize these models into a unified method. Additionally, we perform a case study where we use the theoretical model identified by our method to develop a range of new diffusion model methods, and conduct experiments. Our experiments on CIFAR-10 demonstrate the effectiveness of our approach. We have constructed a computational framework that attains highly proficient results with regards to image generation speed, alongside an additional model that demonstrates exceptional performance in both Inception score and FID score. These results underscore the significance of our method in advancing the field of diffusion models.
• Abstract（参考訳）: しばらくの間、研究者は生成拡散モデルと数理物理学の深い関係を確立する方法の開発に注力してきた。 これまでの努力にもかかわらず、進歩は単一の専門的な方法の追求に限定されてきた。 拡散モデルの解釈可能性を高め, 新たな研究方向を探るためには, 統一ode型生成拡散モデルを確立することが不可欠である。 このようなモデルは物理モデルからインスピレーションを得て、明確な幾何学的意味を持つべきである。 本稿では, 数学的観点から, ode型生成拡散モデルの構築に適した様々な物理モデルを特定することを目的とする。 そして、これらのモデルを統一した手法にまとめる。 さらに,本手法によって同定された理論モデルを用いて,新しい拡散モデル手法を開発し,実験を行うケーススタディを実施している。 CIFAR-10の実験は、我々のアプローチの有効性を実証した。 画像生成速度に関して非常に熟練した結果を得る計算フレームワークを構築し,インセプションスコアとfidスコアの両方において優れた性能を示す追加モデルを構築した。 これらの結果は拡散モデルの発展における本手法の意義を浮き彫りにするものである。

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