論文の概要: DPM-OT: A New Diffusion Probabilistic Model Based on Optimal Transport

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.11308v1
• Date: Fri, 21 Jul 2023 02:28:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-24 14:02:37.817604
• Title: DPM-OT: A New Diffusion Probabilistic Model Based on Optimal Transport
• Title（参考訳）: DPM-OT: 最適輸送に基づく新しい拡散確率モデル
• Authors: Zezeng Li, ShengHao Li, Zhanpeng Wang, Na Lei, Zhongxuan Luo, Xianfeng Gu
• Abstract要約: DPM-OTは高速DPMのための統合学習フレームワークであり、直接高速道路はOTマップで表される。 約10の関数評価で高品質なサンプルを生成することができる。 実験は、DPM-OTの有効性と利点を、速度と品質の観点から検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.713392774427653
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Sampling from diffusion probabilistic models (DPMs) can be viewed as a piecewise distribution transformation, which generally requires hundreds or thousands of steps of the inverse diffusion trajectory to get a high-quality image. Recent progress in designing fast samplers for DPMs achieves a trade-off between sampling speed and sample quality by knowledge distillation or adjusting the variance schedule or the denoising equation. However, it can't be optimal in both aspects and often suffer from mode mixture in short steps. To tackle this problem, we innovatively regard inverse diffusion as an optimal transport (OT) problem between latents at different stages and propose the DPM-OT, a unified learning framework for fast DPMs with a direct expressway represented by OT map, which can generate high-quality samples within around 10 function evaluations. By calculating the semi-discrete optimal transport map between the data latents and the white noise, we obtain an expressway from the prior distribution to the data distribution, while significantly alleviating the problem of mode mixture. In addition, we give the error bound of the proposed method, which theoretically guarantees the stability of the algorithm. Extensive experiments validate the effectiveness and advantages of DPM-OT in terms of speed and quality (FID and mode mixture), thus representing an efficient solution for generative modeling. Source codes are available at https://github.com/cognaclee/DPM-OT
• Abstract（参考訳）: 拡散確率モデル(dpms)からのサンプリングは分断分布変換と見なすことができ、高品質の画像を得るためには一般に数百から数千ステップの逆拡散軌道を必要とする。 近年のDPM用高速サンプリング器の設計は, 知識蒸留によるサンプリング速度と試料品質のトレードオフ, 分散スケジュールの調整, あるいはデノナイジング方程式のトレードオフを実現している。 しかし、どちらの面でも最適ではなく、短いステップでモード混合に苦しむことが多い。 この問題に対処するために,異なる段階の潜伏者間での最適輸送(OT)問題として逆拡散を革新的に考慮し,OTマップに代表される直接表現路を持つ高速DPMのための統合学習フレームワークであるDPM-OTを提案し,約10の関数評価で高品質なサンプルを生成する。 本研究では,データ潜時とホワイトノイズ間の半離散的最適輸送マップを算出し,先行分布からデータ分布までの高速道路を得るとともに,モード混合の問題を大幅に緩和する。 さらに,アルゴリズムの安定性を理論的に保証する提案手法の誤差境界を与える。 広汎な実験は、DPM-OTの有効性と利点を、速度と品質(FIDとモードの混合)の観点から検証し、生成モデリングの効率的な解を示す。 ソースコードはhttps://github.com/cognaclee/DPM-OTで入手できる。

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