論文の概要: Reflected Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.04740v3
• Date: Thu, 8 Jun 2023 21:56:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-12 17:17:34.120538
• Title: Reflected Diffusion Models
• Title（参考訳）: 反射拡散モデル
• Authors: Aaron Lou and Stefano Ermon
• Abstract要約: 本稿では,データのサポートに基づいて進化する反射微分方程式を逆転する反射拡散モデルを提案する。 提案手法は,一般化されたスコアマッチング損失を用いてスコア関数を学習し,標準拡散モデルの主要成分を拡張する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 93.26107023470979
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Score-based diffusion models learn to reverse a stochastic differential equation that maps data to noise. However, for complex tasks, numerical error can compound and result in highly unnatural samples. Previous work mitigates this drift with thresholding, which projects to the natural data domain (such as pixel space for images) after each diffusion step, but this leads to a mismatch between the training and generative processes. To incorporate data constraints in a principled manner, we present Reflected Diffusion Models, which instead reverse a reflected stochastic differential equation evolving on the support of the data. Our approach learns the perturbed score function through a generalized score matching loss and extends key components of standard diffusion models including diffusion guidance, likelihood-based training, and ODE sampling. We also bridge the theoretical gap with thresholding: such schemes are just discretizations of reflected SDEs. On standard image benchmarks, our method is competitive with or surpasses the state of the art without architectural modifications and, for classifier-free guidance, our approach enables fast exact sampling with ODEs and produces more faithful samples under high guidance weight.
• Abstract（参考訳）: スコアに基づく拡散モデルは、データをノイズにマッピングする確率的微分方程式を逆転することを学ぶ。 しかし、複雑なタスクでは、数値誤差が複雑になり、非常に不自然なサンプルとなる。 以前の研究では、各拡散ステップの後に自然データドメイン(画像のピクセル空間など)にプロジェクションするしきい値化によってこのドリフトを緩和しているが、トレーニングプロセスと生成プロセスのミスマッチにつながる。 データ制約を原則的に組み込むために、データのサポートに基づいて進化する反射確率微分方程式を逆転する反射拡散モデルを提案する。 提案手法は,一般化されたスコアマッチング損失を用いて摂動スコア関数を学習し,拡散誘導,確率ベーストレーニング,ODEサンプリングを含む標準拡散モデルのキーコンポーネントを拡張する。 我々はまた、理論的なギャップをしきい値で埋める:そのようなスキームは単に反射SDEの離散化である。 標準画像ベンチマークでは,本手法は設計上の変更を伴わずに最先端技術と競合し,分類器を使わない指導では,odeを用いて高速に正確なサンプリングを行い,高い指導重みでより忠実なサンプルを生成する。

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