論文の概要: On the Design Fundamentals of Diffusion Models: A Survey
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.04542v2
- Date: Fri, 11 Aug 2023 12:20:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-14 16:40:58.959865
- Title: On the Design Fundamentals of Diffusion Models: A Survey
- Title（参考訳）: 拡散モデルの設計基礎について:サーベイ
- Authors: Ziyi Chang, George Alex Koulieris, Hubert P. H. Shum
- Abstract要約: 我々は,このレビューを,前処理,逆処理,サンプリング手順という3つの重要なコンポーネントに従って整理する。
これにより,各コンポーネントの分析,設計選択の適用性,拡散モデルの実装に関する今後の研究の恩恵を受けることができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.647208461719906
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Diffusion models are generative models, which gradually add and remove noise
to learn the underlying distribution of training data for data generation. The
components of diffusion models have gained significant attention with many
design choices proposed. Existing reviews have primarily focused on
higher-level solutions, thereby covering less on the design fundamentals of
components. This study seeks to address this gap by providing a comprehensive
and coherent review on component-wise design choices in diffusion models.
Specifically, we organize this review according to their three key components,
namely the forward process, the reverse process, and the sampling procedure.
This allows us to provide a fine-grained perspective of diffusion models,
benefiting future studies in the analysis of individual components, the
applicability of design choices, and the implementation of diffusion models.
- Abstract（参考訳）: 拡散モデルは生成モデルであり、徐々にノイズを加えて除去し、データ生成のためのトレーニングデータの基盤となる分布を学習する。
拡散モデルの構成要素は、多くの設計選択によって大きな注目を集めている。
既存のレビューは主に高レベルのソリューションに焦点を当てており、コンポーネントの設計基本にはあまり触れていない。
本研究は拡散モデルにおけるコンポーネント設計の選択に関する包括的かつコヒーレントなレビューを提供することによって,このギャップに対処しようとするものである。
具体的には,前処理,逆処理,サンプリング手順という3つの重要なコンポーネントに従って,このレビューを整理した。
これにより、拡散モデルに関するきめ細かい視点を提供し、個々の成分の分析、設計選択の適用可能性、拡散モデルの実装に関する今後の研究の恩恵を受けることができます。
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