論文の概要: Your Diffusion Model is Secretly a Zero-Shot Classifier

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.16203v2
• Date: Wed, 29 Mar 2023 17:58:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-30 11:14:46.809492
• Title: Your Diffusion Model is Secretly a Zero-Shot Classifier
• Title（参考訳）: あなたの拡散モデルは密かにゼロショット分類器です
• Authors: Alexander C. Li, Mihir Prabhudesai, Shivam Duggal, Ellis Brown, Deepak Pathak
• Abstract要約: 本研究では,大規模テキスト・画像拡散モデルからの密度推定を利用してゼロショット分類を行うことができることを示す。 分類に対する我々の生成的アプローチは、様々なベンチマークで強い結果を得ることができ、代替手法よりも優れています。 我々の結果は、下流タスクにおける差別的モデルよりも生成的な利用に向けての一歩である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 83.33444532291466
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The recent wave of large-scale text-to-image diffusion models has dramatically increased our text-based image generation abilities. These models can generate realistic images for a staggering variety of prompts and exhibit impressive compositional generalization abilities. Almost all use cases thus far have solely focused on sampling; however, diffusion models can also provide conditional density estimates, which are useful for tasks beyond image generation. In this paper, we show that the density estimates from large-scale text-to-image diffusion models like Stable Diffusion can be leveraged to perform zero-shot classification without any additional training. Our generative approach to classification, which we call Diffusion Classifier, attains strong results on a variety of benchmarks and outperforms alternative methods of extracting knowledge from diffusion models. Although a gap remains between generative and discriminative approaches on zero-shot recognition tasks, we find that our diffusion-based approach has stronger multimodal relational reasoning abilities than competing discriminative approaches. Finally, we use Diffusion Classifier to extract standard classifiers from class-conditional diffusion models trained on ImageNet. Even though these models are trained with weak augmentations and no regularization, they approach the performance of SOTA discriminative classifiers. Overall, our results are a step toward using generative over discriminative models for downstream tasks. Results and visualizations at https://diffusion-classifier.github.io/
• Abstract（参考訳）: 近年の大規模テキスト・画像拡散モデルにより,テキストベースの画像生成能力は劇的に向上した。 これらのモデルは、停滞する様々なプロンプトに対して現実的な画像を生成し、印象的な合成一般化能力を示す。 これまでのほとんどのユースケースはサンプリングのみに重点を置いているが、拡散モデルは画像生成以外のタスクに有用な条件付き密度推定を提供することもできる。 本稿では,Stable Diffusionのような大規模テキスト・画像拡散モデルからの密度推定を,追加の訓練を伴わずにゼロショット分類を行うことができることを示す。 拡散分類器とよばれる分類法は,様々なベンチマークで強い結果を得て,拡散モデルから知識を抽出する代替手法よりも優れている。 ゼロショット認識タスクにおける生成的アプローチと差別的アプローチの間にはギャップが残っているが、我々の拡散に基づくアプローチは、競合する差別的アプローチよりも強いマルチモーダルリレーショナル推論能力を有する。 最後に、Diffusion Classifierを用いて、ImageNetで訓練されたクラス条件拡散モデルから標準分類器を抽出する。 これらのモデルは、弱い拡張と正規化を伴わずに訓練されるが、SOTA識別分類器の性能にアプローチする。 全体としては,下流タスクの識別モデルよりもジェネレーティブを使うための一歩である。 https://diffusion-classifier.github.io/における結果と視覚化

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