論文の概要: U-Turn Diffusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.07421v1
• Date: Mon, 14 Aug 2023 19:21:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-16 15:00:03.423351
• Title: U-Turn Diffusion
• Title（参考訳）: uターン拡散
• Authors: Hamidreza Behjoo, Michael Chertkov
• Abstract要約: 本稿では,合成画像を生成するためのAIのスコアベース拡散モデルについて包括的に検討する。 生成した合成画像の品質向上を目的として,U-Turn Diffusionという手法を提案する。 前方、Uターン、逆過程を組み合わせたこのU-Turn拡散法は、独立で同一に分布した(d.d.)サンプルを近似した合成画像を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5348370085388683
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present a comprehensive examination of score-based diffusion models of AI for generating synthetic images. These models hinge upon a dynamic auxiliary time mechanism driven by stochastic differential equations, wherein the score function is acquired from input images. Our investigation unveils a criterion for evaluating efficiency of the score-based diffusion models: the power of the generative process depends on the ability to de-construct fast correlations during the reverse/de-noising phase. To improve the quality of the produced synthetic images, we introduce an approach coined "U-Turn Diffusion". The U-Turn Diffusion technique starts with the standard forward diffusion process, albeit with a condensed duration compared to conventional settings. Subsequently, we execute the standard reverse dynamics, initialized with the concluding configuration from the forward process. This U-Turn Diffusion procedure, combining forward, U-turn, and reverse processes, creates a synthetic image approximating an independent and identically distributed (i.i.d.) sample from the probability distribution implicitly described via input samples. To analyze relevant time scales we employ various analytical tools, including auto-correlation analysis, weighted norm of the score-function analysis, and Kolmogorov-Smirnov Gaussianity test. The tools guide us to establishing that the Kernel Intersection Distance, a metric comparing the quality of synthetic samples with real data samples, is minimized at the optimal U-turn time.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,合成画像生成のためのaiのスコアベース拡散モデルの包括的検討を行う。 これらのモデルは確率微分方程式によって駆動される動的補助時間機構にヒンジし、入力画像からスコア関数を取得する。 生成過程のパワーは、逆/逆ノイズ化フェーズにおいて高速な相関を分解する能力に依存する。 生成した合成画像の品質を向上させるために,「uターン拡散」という手法を導入する。 U-Turn拡散法は標準の前方拡散プロセスから始まり、従来の設定に比べて凝縮期間が長い。 その後、私たちは標準リバースダイナミクスを実行し、フォワードプロセスからコンクショディング設定で初期化します。 前方、Uターン、逆過程を組み合わせたU-Turn拡散法は、入力サンプルを介して暗黙的に記述された確率分布から独立で同一に分布した(d)サンプルを近似する合成画像を生成する。 関連する時間スケールを分析するには,自動相関解析,スコア関数解析の重み付けノルム,Kolmogorov-Smirnov Gaussianity testなど,さまざまな分析ツールを用いる。 このツールは, 実データと合成試料の品質を比較した指標であるカーネル区間距離が, 最適なUターン時間で最小化されていることを示すのに役立つ。

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