Fugu-MT 論文翻訳(概要): Expressiveness Remarks for Denoising Diffusion Models and Samplers

論文の概要: Expressiveness Remarks for Denoising Diffusion Models and Samplers

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.09605v1
Date: Tue, 16 May 2023 16:56:19 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-05-17 14:02:16.566898
Title: Expressiveness Remarks for Denoising Diffusion Models and Samplers
Title（参考訳）: 拡散モデルとサンプリングのための表現性
Authors: Francisco Vargas, Teodora Reu, Anna Kerekes
Abstract要約: 微分拡散モデル(Denoising diffusion model)は、最近多くの領域で最先端の結果を得た生成モデルのクラスである。我々は、F"ollmer flow"に似た既知の接続を利用して、F"ollmer drift"の確立されたニューラルネットワーク近似結果を拡張し、拡散モデルとサンプリング器をデノナイズする。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5137859989323537
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Denoising diffusion models are a class of generative models which have recently achieved state-of-the-art results across many domains. Gradual noise is added to the data using a diffusion process, which transforms the data distribution into a Gaussian. Samples from the generative model are then obtained by simulating an approximation of the time reversal of this diffusion initialized by Gaussian samples. Recent research has explored adapting diffusion models for sampling and inference tasks. In this paper, we leverage known connections to stochastic control akin to the F\"ollmer drift to extend established neural network approximation results for the F\"ollmer drift to denoising diffusion models and samplers.
Abstract（参考訳）: 微分拡散モデルは、最近多くの領域で最先端の結果を得た生成モデルのクラスである。拡散プロセスを用いてデータに段階的なノイズを付加し、データ分布をガウスに変換する。生成モデルからのサンプルは、ガウス標本によって初期化された拡散の時間反転の近似をシミュレートして得られる。近年,サンプリングおよび推論タスクの適応拡散モデルについて検討している。本稿では,F\-ollmerドリフトに類似した確率的制御への既知の接続を利用して,F\-ollmerドリフトの確立したニューラルネットワーク近似結果を拡張し,拡散モデルとサンプリング器をデノナイズする。

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