論文の概要: Conditional Generation from Unconditional Diffusion Models using Denoiser Representations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.01900v1
• Date: Fri, 2 Jun 2023 20:09:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-06 23:22:04.377765
• Title: Conditional Generation from Unconditional Diffusion Models using Denoiser Representations
• Title（参考訳）: デノイザー表現を用いた非条件拡散モデルからの条件生成
• Authors: Alexandros Graikos, Srikar Yellapragada, Dimitris Samaras
• Abstract要約: 本稿では,学習したデノイザネットワークの内部表現を用いて,事前学習した非条件拡散モデルを新しい条件に適用することを提案する。 提案手法により生成した合成画像を用いたTiny ImageNetトレーニングセットの強化により,ResNetベースラインの分類精度が最大8%向上することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 94.04631421741986
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Denoising diffusion models have gained popularity as a generative modeling technique for producing high-quality and diverse images. Applying these models to downstream tasks requires conditioning, which can take the form of text, class labels, or other forms of guidance. However, providing conditioning information to these models can be challenging, particularly when annotations are scarce or imprecise. In this paper, we propose adapting pre-trained unconditional diffusion models to new conditions using the learned internal representations of the denoiser network. We demonstrate the effectiveness of our approach on various conditional generation tasks, including attribute-conditioned generation and mask-conditioned generation. Additionally, we show that augmenting the Tiny ImageNet training set with synthetic images generated by our approach improves the classification accuracy of ResNet baselines by up to 8%. Our approach provides a powerful and flexible way to adapt diffusion models to new conditions and generate high-quality augmented data for various conditional generation tasks.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルは高品質で多様な画像を生成するための生成的モデリング技術として人気を集めている。 これらのモデルを下流タスクに適用するには、テキスト、クラスラベル、あるいは他の形式のガイダンスの形をとることができる条件付けが必要である。 しかし、特にアノテーションが不足したり不正確であったりする場合、これらのモデルに条件付き情報を提供することは困難である。 本稿では,学習したデノイザネットワークの内部表現を用いて,事前学習した非条件拡散モデルを新しい条件に適応させることを提案する。 本稿では,属性条件付き生成やマスク条件付き生成などの条件付きタスクに対するアプローチの有効性を示す。 さらに,提案手法により生成した合成画像を用いたTiny ImageNetトレーニングセットの強化により,ResNetベースラインの分類精度が最大8%向上することを示した。 提案手法は,拡散モデルを新しい条件に適応させ,各種条件生成タスクのための高品質な拡張データを生成する,強力で柔軟な手法を提供する。

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