論文の概要: On the Design Fundamentals of Diffusion Models: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.04542v4
• Date: Fri, 30 May 2025 15:09:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-02 19:47:52.340939
• 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, Hyung Jin Chang, Hubert P. H. Shum,
• Abstract要約: 拡散モデルは、データ分散のモデル化とサンプルを行うパターン学習システムである。 本研究は,拡散モデルの各機能成分における素粒子設計因子の包括的かつ一貫したレビューを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.073250686162353
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Diffusion models are learning pattern-learning systems to model and sample from data distributions with three functional components namely the forward process, the reverse process, and the sampling process. The components of diffusion models have gained significant attention with many design factors being considered in common practice. Existing reviews have primarily focused on higher-level solutions, covering less on the design fundamentals of components. This study seeks to address this gap by providing a comprehensive and coherent review of seminal designable factors within each functional component of diffusion models. This provides a finer-grained perspective of diffusion models, benefiting future studies in the analysis of individual components, the design factors for different purposes, and the implementation of diffusion models.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルは、前方プロセス、逆プロセス、サンプリングプロセスという3つの機能コンポーネントを持つデータ分散からモデルとサンプルを学習するパターン学習システムである。 拡散モデルのコンポーネントは、多くの設計要素が共通の実践で考慮されているため、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な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,拡散モデルの各機能成分に含まれる素粒子設計因子の包括的かつ一貫性のあるレビューを提供することにより,このギャップに対処することを目的とする。 これは拡散モデルに関するよりきめ細かい視点を提供し、個々のコンポーネントの分析、異なる目的のための設計要因、拡散モデルの実装における将来の研究に利益をもたらす。

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