論文の概要: Interpreting and Improving Diffusion Models from an Optimization Perspective

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.04848v4
• Date: Mon, 3 Jun 2024 14:18:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-04 21:29:55.889028
• Title: Interpreting and Improving Diffusion Models from an Optimization Perspective
• Title（参考訳）: 最適化の観点からの拡散モデルの解釈と改善
• Authors: Frank Permenter, Chenyang Yuan,
• Abstract要約: 我々はこの観測を用いて、ユークリッド距離関数に適用された近似勾配勾配勾配として拡散モデルを解釈する。 本稿では,理論結果からの洞察を用いてDDIMを一般化した新しい勾配推定サンプリング手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.5993996573872185
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Denoising is intuitively related to projection. Indeed, under the manifold hypothesis, adding random noise is approximately equivalent to orthogonal perturbation. Hence, learning to denoise is approximately learning to project. In this paper, we use this observation to interpret denoising diffusion models as approximate gradient descent applied to the Euclidean distance function. We then provide straight-forward convergence analysis of the DDIM sampler under simple assumptions on the projection error of the denoiser. Finally, we propose a new gradient-estimation sampler, generalizing DDIM using insights from our theoretical results. In as few as 5-10 function evaluations, our sampler achieves state-of-the-art FID scores on pretrained CIFAR-10 and CelebA models and can generate high quality samples on latent diffusion models.
• Abstract（参考訳）: 妄想は射影と直感的に関連している。 実際、多様体仮説の下では、ランダムノイズを加えることは直交摂動とほぼ同値である。 したがって、妄想を学ぶことは、プロジェクトを学ぶことです。 本稿では,この観測結果を用いて,ユークリッド距離関数に適用される近似勾配勾配として拡散モデルを解釈する。 そこで本研究では, DDIM サンプルの直進収束解析をデノイザの投影誤差に関する簡単な仮定で行う。 最後に,理論結果からの洞察を用いてDDIMを一般化した新しい勾配推定サンプリング手法を提案する。 CIFAR-10 と CelebA のモデルを用いて, 5-10 の関数評価を行い, 潜伏拡散モデル上で高品質なサンプルを生成する。

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