論文の概要: MCMC-Correction of Score-Based Diffusion Models for Model Composition
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.14012v2
- Date: Wed, 10 Jul 2024 09:24:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-11 22:19:38.256810
- Title: MCMC-Correction of Score-Based Diffusion Models for Model Composition
- Title（参考訳）: MCMCによるモデル構成のためのスコアベース拡散モデルの補正
- Authors: Anders Sjöberg, Jakob Lindqvist, Magnus Önnheim, Mats Jirstrand, Lennart Svensson,
- Abstract要約: 拡散モデルは、スコアまたはエネルギー関数のどちらかの観点からパラメータ化することができる。
本稿では,エネルギーモデルにインスパイアされたスコアパラメータ化と受理確率の計算を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.682859657520006
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Diffusion models can be parameterised in terms of either a score or an energy function. An energy parameterisation is appealing since it enables an extended sampling procedure with a Metropolis--Hastings (MH) correction step, based on the change in total energy in the proposed samples. Improved sampling is important for model compositions, where off-the-shelf models are combined with each other, in order to sample from new distributions. For model composition, score-based diffusions have the advantages that they are popular and that many pre-trained models are readily available. However, this parameterisation does not, in general, define an energy, and the MH acceptance probability is therefore unavailable, and generally ill-defined. We propose keeping the score parameterisation and computing an acceptance probability inspired by energy-based models through line integration of the score function. This allows us to reuse existing diffusion models and still combine the reverse process with various Markov-Chain Monte Carlo (MCMC) methods. We evaluate our method using numerical experiments and find that score-parameterised versions of the MCMC samplers can achieve similar improvements to the corresponding energy parameterisation.
- Abstract（参考訳）: 拡散モデルは、スコアまたはエネルギー関数のどちらかの観点からパラメータ化することができる。
提案した試料の総エネルギー変化に基づいて,メトロポリス・ハスティングス(MH)補正ステップによる拡張サンプリング手順を可能にするため,エネルギーパラメータ化が注目される。
改良されたサンプリングは、新しい分布からサンプルをサンプリングするために、市販のモデルを互いに組み合わせたモデル構成において重要である。
モデル構成において、スコアベースの拡散は、それらが人気であり、多くの事前学習されたモデルが容易に利用できるという利点がある。
しかし、このパラメータ化は一般にエネルギーを定義しておらず、従ってMHの受容確率は不利用であり、一般的には不定義である。
本稿では,スコア関数の行積分を通じて,エネルギーモデルにインスパイアされたスコアパラメータ化と受け入れ確率の計算を提案する。
これにより、既存の拡散モデルを再利用し、逆過程を様々なマルコフ-チェインモンテカルロ法(MCMC)と組み合わせることができる。
本手法を数値実験により評価し,MCMCサンプリング器のスコアパラメータ化バージョンが対応するエネルギーパラメータ化に類似した改善を達成できることを見出した。
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