論文の概要: The Emergence of Reproducibility and Consistency in Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.05264v1
• Date: Sun, 8 Oct 2023 19:02:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-12 08:50:01.162277
• Title: The Emergence of Reproducibility and Consistency in Diffusion Models
• Title（参考訳）: 拡散モデルにおける再現性と一貫性の出現
• Authors: Huijie Zhang, Jinfan Zhou, Yifu Lu, Minzhe Guo, Liyue Shen, Qing Qu
• Abstract要約: 拡散モデルは、逆拡散過程を通じてランダムノイズ入力を変換することで、新しいデータ(例えば画像)を生成する。 本研究は, 初期雑音入力と決定論的解法を用いたサンプリングから始めると, 拡散モデルはほぼ同一の出力成分を生成する傾向にあることを示した。 この現象のより深い理解は、より解釈可能で制御可能なデータ生成プロセスをもたらす可能性がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.629460762130078
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recently, diffusion models have emerged as powerful deep generative models, showcasing cutting-edge performance across various applications such as image generation, solving inverse problems, and text-to-image synthesis. These models generate new data (e.g., images) by transforming random noise inputs through a reverse diffusion process. In this work, we uncover a distinct and prevalent phenomenon within diffusion models in contrast to most other generative models, which we refer to as ``consistent model reproducibility''. To elaborate, our extensive experiments have consistently shown that when starting with the same initial noise input and sampling with a deterministic solver, diffusion models tend to produce nearly identical output content. This consistency holds true regardless of the choices of model architectures and training procedures. Additionally, our research has unveiled that this exceptional model reproducibility manifests in two distinct training regimes: (i) ``memorization regime,'' characterized by a significantly overparameterized model which attains reproducibility mainly by memorizing the training data; (ii) ``generalization regime,'' in which the model is trained on an extensive dataset, and its reproducibility emerges with the model's generalization capabilities. Our analysis provides theoretical justification for the model reproducibility in ``memorization regime''. Moreover, our research reveals that this valuable property generalizes to many variants of diffusion models, including conditional diffusion models, diffusion models for solving inverse problems, and fine-tuned diffusion models. A deeper understanding of this phenomenon has the potential to yield more interpretable and controllable data generative processes based on diffusion models.
• Abstract（参考訳）: 近年、拡散モデルが強力な深層生成モデルとして登場し、画像生成、逆問題を解く、テキストから画像への合成といった様々なアプリケーションで最先端の性能を示す。 これらのモデルは、ランダムノイズ入力を逆拡散プロセスで変換することで、新しいデータ(例えば画像)を生成する。 本研究では、他のほとんどの生成モデルとは対照的に、拡散モデル内では「一貫性のあるモデル再現性」と呼ばれる現象が明らかとなる。 詳しく言うと、我々の広範な実験は、決定論的解法で同じ初期ノイズ入力とサンプリングから始めると、拡散モデルはほぼ同じ出力コンテンツを生成する傾向があることを一貫して示してきた。 この一貫性は、モデルアーキテクチャとトレーニング手順の選択にかかわらず真である。 さらに、我々の研究は、この例外的なモデル再現性が2つの異なる訓練体制に現れることを明らかにした。 (i)「記憶体制」とは、主にトレーニングデータを記憶することで再現性を得る極めて過度なパラメータ化モデルを特徴とする。 (ii)「一般化体制」では、モデルが広範囲なデータセットで訓練され、その再現性はモデルの一般化能力とともに現れる。 我々の分析は,「記憶体制」におけるモデル再現性の理論的正当性を提供する。 さらに, この特性は, 条件拡散モデル, 逆問題を解く拡散モデル, 微調整拡散モデルなど, 拡散モデルの多くの変種に一般化することを示した。 この現象のより深い理解は、拡散モデルに基づくより解釈可能で制御可能なデータ生成プロセスをもたらす可能性がある。

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