論文の概要: Image generation with shortest path diffusion
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.00501v1
- Date: Thu, 1 Jun 2023 09:53:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-02 17:13:14.468673
- Title: Image generation with shortest path diffusion
- Title（参考訳）: 最短経路拡散による画像生成
- Authors: Ayan Das, Stathi Fotiadis, Anil Batra, Farhang Nabiei, FengTing Liao,
Sattar Vakili, Da-shan Shiu, Alberto Bernacchia
- Abstract要約: 最短経路拡散(SPD)が汚職の全体構造を決定することを示す。
画像のぼかしに基づいて,SPDは時間的調整を一切行わず,強いベースラインを改良し,従来の拡散モデルよりも優れていることを示す。
我々の研究は、最近の研究における観察に新たな光を当て、画像やその他の種類のデータの拡散モデルを改善するための新しいアプローチを提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.041144269046693
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The field of image generation has made significant progress thanks to the
introduction of Diffusion Models, which learn to progressively reverse a given
image corruption. Recently, a few studies introduced alternative ways of
corrupting images in Diffusion Models, with an emphasis on blurring. However,
these studies are purely empirical and it remains unclear what is the optimal
procedure for corrupting an image. In this work, we hypothesize that the
optimal procedure minimizes the length of the path taken when corrupting an
image towards a given final state. We propose the Fisher metric for the path
length, measured in the space of probability distributions. We compute the
shortest path according to this metric, and we show that it corresponds to a
combination of image sharpening, rather than blurring, and noise deblurring.
While the corruption was chosen arbitrarily in previous work, our Shortest Path
Diffusion (SPD) determines uniquely the entire spatiotemporal structure of the
corruption. We show that SPD improves on strong baselines without any
hyperparameter tuning, and outperforms all previous Diffusion Models based on
image blurring. Furthermore, any small deviation from the shortest path leads
to worse performance, suggesting that SPD provides the optimal procedure to
corrupt images. Our work sheds new light on observations made in recent works
and provides a new approach to improve diffusion models on images and other
types of data.
- Abstract（参考訳）: 画像生成の分野は拡散モデルの導入によって大きく進歩し、与えられた画像の腐敗を徐々に反転させることを学んでいる。
最近、いくつかの研究が拡散モデルにおける画像の劣化の代替方法を導入し、ぼやけに重点を置いている。
しかし、これらの研究は純粋に経験的であり、画像の劣化に最適な手順が何かは定かではない。
本研究では,与えられた最終状態に対して像を腐敗させる際の経路長を最小化する最適手順を仮定する。
本研究では,確率分布の空間で測定した経路長のフィッシャー計量を提案する。
この測定値に従って最も短いパスを計算し、画像のシャープ化とノイズのデブラリングの組み合わせに対応していることを示す。
汚職は以前の研究で任意に選ばれたが、我々の最短経路拡散(SPD)は汚職の時空間構造を一意に決定する。
SPDは、ハイパーパラメータチューニングなしで強いベースラインを改良し、画像のぼかしに基づいて従来の拡散モデルよりも優れていることを示す。
さらに、最短経路からの小さな偏差は性能を悪化させ、SPDが画像の劣化を最適に行うことを示唆している。
我々の研究は、近年の成果に新たな光を当て、画像やその他の種類のデータの拡散モデルを改善するための新しいアプローチを提供する。
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