論文の概要: Elucidating the Exposure Bias in Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.15321v1
• Date: Tue, 29 Aug 2023 14:16:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-30 13:55:19.068963
• Title: Elucidating the Exposure Bias in Diffusion Models
• Title（参考訳）: 拡散モデルにおける露光バイアスの解明
• Authors: Mang Ning, Mingxiao Li, Jianlin Su, Albert Ali Salah, Itir Onal Ertugrul
• Abstract要約: 拡散モデルにおける「露光バイアス」問題について,まずサンプリング分布をモデル化して検討する。 次に、各サンプリングステップにおける予測誤差を露出バイアス問題の根本原因とみなす。 エプシロンスケーリングは、トレーニングフェーズで学習したベクトル場に近いサンプリング軌道を明示的に移動させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.078407551853989
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Diffusion models have demonstrated impressive generative capabilities, but their 'exposure bias' problem, described as the input mismatch between training and sampling, lacks in-depth exploration. In this paper, we systematically investigate the exposure bias problem in diffusion models by first analytically modelling the sampling distribution, based on which we then attribute the prediction error at each sampling step as the root cause of the exposure bias issue. Furthermore, we discuss potential solutions to this issue and propose an intuitive metric for it. Along with the elucidation of exposure bias, we propose a simple, yet effective, training-free method called Epsilon Scaling to alleviate the exposure bias. We show that Epsilon Scaling explicitly moves the sampling trajectory closer to the vector field learned in the training phase by scaling down the network output (Epsilon), mitigating the input mismatch between training and sampling. Experiments on various diffusion frameworks (ADM, DDPM/DDIM, LDM), unconditional and conditional settings, and deterministic vs. stochastic sampling verify the effectiveness of our method.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルは印象的な生成能力を示しているが、トレーニングとサンプリングの入力ミスマッチとして説明される「暴露バイアス」問題は、深い探索に欠けている。 本稿では,まずサンプリング分布を解析的にモデル化し,各サンプリングステップにおける予測誤差を露光バイアス問題の根本原因として分類し,拡散モデルにおける露光バイアス問題を体系的に検討する。 さらに,この問題に対する潜在的な解決策を議論し,直観的な指標を提案する。 露光バイアスの解明とともに,エプシロンスケーリング(Epsilon Scaling)と呼ばれる簡易かつ効果的でトレーニングのない手法を提案し,露光バイアスを緩和する。 Epsilon Scalingは,ネットワーク出力(Epsilon)をスケールダウンし,トレーニングとサンプリングの間の入力ミスマッチを緩和することにより,トレーニング段階で学習したベクトル場に近いサンプリング軌道を明示的に移動させる。 様々な拡散フレームワーク (ADM, DDPM/DDIM, LDM) の実験, 無条件および条件設定, 決定論的対確率的サンプリングにより, 提案手法の有効性が検証された。

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