論文の概要: Diffusion Models for Constrained Domains
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.05364v1
- Date: Tue, 11 Apr 2023 17:19:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-12 13:58:09.588341
- Title: Diffusion Models for Constrained Domains
- Title(参考訳): 制約領域の拡散モデル
- Authors: Nic Fishman, Leo Klarner, Valentin De Bortoli, Emile Mathieu, Michael
Hutchinson
- Abstract要約: 不等式制約によって誘導される対数障壁距離に基づく雑音発生過程を導入する。
第二に、反射ブラウン運動に基づく雑音発生過程を導入する。
我々は,本手法を実世界および実世界の多くのタスクに適用可能であることを実証的に実証した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 9.615893905985379
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: Denoising diffusion models are a recent class of generative models which
achieve state-of-the-art results in many domains such as unconditional image
generation and text-to-speech tasks. They consist of a noising process
destroying the data and a backward stage defined as the time-reversal of the
noising diffusion. Building on their success, diffusion models have recently
been extended to the Riemannian manifold setting. Yet, these Riemannian
diffusion models require geodesics to be defined for all times. While this
setting encompasses many important applications, it does not include manifolds
defined via a set of inequality constraints, which are ubiquitous in many
scientific domains such as robotics and protein design. In this work, we
introduce two methods to bridge this gap. First, we design a noising process
based on the logarithmic barrier metric induced by the inequality constraints.
Second, we introduce a noising process based on the reflected Brownian motion.
As existing diffusion model techniques cannot be applied in this setting, we
derive new tools to define such models in our framework. We empirically
demonstrate the applicability of our methods to a number of synthetic and
real-world tasks, including the constrained conformational modelling of protein
backbones and robotic arms.
- Abstract(参考訳): denoising diffusion modelは、無条件画像生成やテキストから音声へのタスクといった多くの領域で最先端の結果を達成する、最近の生成モデルのクラスである。
それらは、データを破壊するノージングプロセスと、ノージング拡散の時間反転として定義される後方ステージからなる。
その成功に基づいて、最近拡散モデルはリーマン多様体の設定に拡張された。
しかし、これらのリーマン拡散モデルは測地線を常に定義する必要がある。
この設定は多くの重要な応用を含んでいるが、ロボット工学やタンパク質設計のような多くの科学領域においてユビキタスである不等式制約の集合によって定義される多様体は含まない。
本稿では,このギャップを埋める2つの方法を紹介する。
まず,不等式制約によって引き起こされる対数障壁計量に基づいてノーミング過程を設計する。
第二に、反射ブラウン運動に基づく雑音発生過程を導入する。
既存の拡散モデル技術はこの設定では適用できないため、我々のフレームワークでそのようなモデルを定義するための新しいツールを導き出す。
我々は、タンパク質バックボーンとロボットアームの制約付きコンフォメーションモデリングを含む、多くの合成および実世界のタスクに、この手法の適用性を実証する。
関連論文リスト
- Scalable Discrete Diffusion Samplers: Combinatorial Optimization and Statistical Physics [7.873510219469276]
離散拡散サンプリングのための2つの新しいトレーニング手法を提案する。
これらの手法は、メモリ効率のトレーニングを行い、教師なし最適化の最先端結果を達成する。
SN-NISとニューラルチェインモンテカルロの適応を導入し,離散拡散モデルの適用を初めて可能とした。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-02-12T18:59:55Z) - Multi-Agent Path Finding in Continuous Spaces with Projected Diffusion Models [57.45019514036948]
MAPF(Multi-Agent Path Finding)は、ロボット工学における基本的な問題である。
連続空間におけるMAPFの拡散モデルと制約付き最適化を統合する新しい手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-23T21:27:19Z) - G2D2: Gradient-guided Discrete Diffusion for image inverse problem solving [55.185588994883226]
本稿では,従来の離散拡散に基づく画像生成モデルを活用することによって,線形逆問題に対処する新しい手法を提案する。
我々の知る限りでは、これは画像逆問題を解決するために離散拡散モデルに基づく先行手法を使う最初のアプローチである。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-09T06:18:25Z) - Derivative-Free Guidance in Continuous and Discrete Diffusion Models with Soft Value-Based Decoding [84.3224556294803]
拡散モデルは、画像、分子、DNA、RNA、タンパク質配列の自然なデザイン空間を捉えるのに優れている。
これらの設計空間の自然性を保ちながら、下流の報酬関数を最適化することを目指している。
提案アルゴリズムは,中間雑音状態が将来高い報酬をもたらすことの先駆けとして,ソフトバリュー関数を統合する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-15T16:47:59Z) - Reflected Schr\"odinger Bridge for Constrained Generative Modeling [16.72888494254555]
反射拡散モデルは、現実の応用における大規模生成モデルのゴートメソッドとなっている。
本稿では,様々な領域内でデータを生成するために最適化されたエントロピー規則化された最適輸送手法であるReflectioned Schrodinger Bridgeアルゴリズムを紹介する。
提案アルゴリズムは,多様な領域におけるロバストな生成モデリングを実現し,そのスケーラビリティは,標準画像ベンチマークによる実世界の制約付き生成モデリングにおいて実証される。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-06T14:39:58Z) - Steerable Conditional Diffusion for Out-of-Distribution Adaptation in Medical Image Reconstruction [75.91471250967703]
我々は、ステアブル条件拡散と呼ばれる新しいサンプリングフレームワークを導入する。
このフレームワークは、利用可能な測定によって提供される情報のみに基づいて、画像再構成と並行して拡散モデルを適用する。
様々な画像モダリティにまたがるアウト・オブ・ディストリビューション性能の大幅な向上を実現した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-28T08:47:06Z) - Metropolis Sampling for Constrained Diffusion Models [11.488860260925504]
近年,画像領域における生成モデルの主要なパラダイムとして拡散モデルが出現している。
我々は、ブラウン運動を反映した、別の単純ノルマント化スキームを導入する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-11T17:05:23Z) - Geometric Neural Diffusion Processes [55.891428654434634]
拡散モデルの枠組みを拡張して、無限次元モデリングに一連の幾何学的先行を組み込む。
これらの条件で、生成関数モデルが同じ対称性を持つことを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-11T16:51:38Z) - Infinite-Dimensional Diffusion Models [4.342241136871849]
拡散に基づく生成モデルを無限次元で定式化し、関数の生成モデルに適用する。
我々の定式化は無限次元の設定においてよく成り立っていることを示し、サンプルから目標測度への次元非依存距離境界を提供する。
また,無限次元拡散モデルの設計ガイドラインも作成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-20T18:00:38Z) - A Survey on Generative Diffusion Model [75.93774014861978]
拡散モデルは、深層生成モデルの新たなクラスである。
時間を要する反復生成過程や高次元ユークリッド空間への閉じ込めなど、いくつかの制限がある。
本調査では,拡散モデルの向上を目的とした高度な手法を多数提示する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-06T16:56:21Z) - Let us Build Bridges: Understanding and Extending Diffusion Generative
Models [19.517597928769042]
拡散に基づく生成モデルは、最近、有望な結果を得たが、多くのオープンな疑問を提起している。
この研究は、理論的な理解を深めるために、全体的なフレームワークを再検討しようと試みている。
1)拡散生成モデルを学習するための最初の理論的誤り解析,2)異なる離散および制約された領域からのデータを学ぶための単純で統一的なアプローチを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-31T08:58:10Z)
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。