論文の概要: BayesDiff: Estimating Pixel-wise Uncertainty in Diffusion via Bayesian Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.11142v2
• Date: Mon, 4 Mar 2024 09:07:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-07 01:57:12.147077
• Title: BayesDiff: Estimating Pixel-wise Uncertainty in Diffusion via Bayesian Inference
• Title（参考訳）: bayesdiff:ベイズ推論による拡散の画素方向の不確かさの推定
• Authors: Siqi Kou, Lei Gan, Dequan Wang, Chongxuan Li, Zhijie Deng
• Abstract要約: ベイズディフ (BayesDiff) は、ベイズ推定に基づく拡散モデルから世代別不確実性推定器である。 推定画素単位の不確実性は、低忠実度画像をフィルタリングするサンプルワイドメトリックに集約できるだけでなく、成功した世代を増大させ、テキスト・ツー・イメージタスクの失敗世代におけるアーティファクトの修正に役立つ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.682407300058394
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Diffusion models have impressive image generation capability, but low-quality generations still exist, and their identification remains challenging due to the lack of a proper sample-wise metric. To address this, we propose BayesDiff, a pixel-wise uncertainty estimator for generations from diffusion models based on Bayesian inference. In particular, we derive a novel uncertainty iteration principle to characterize the uncertainty dynamics in diffusion, and leverage the last-layer Laplace approximation for efficient Bayesian inference. The estimated pixel-wise uncertainty can not only be aggregated into a sample-wise metric to filter out low-fidelity images but also aids in augmenting successful generations and rectifying artifacts in failed generations in text-to-image tasks. Extensive experiments demonstrate the efficacy of BayesDiff and its promise for practical applications.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルは印象的な画像生成能力を持つが、低品質な世代はいまだに存在し、適切なサンプル単位の計量が欠如しているため、その同定は依然として困難である。 これを解決するために,ベイズ推定に基づく拡散モデルから世代別不確実性推定器であるベイズディフを提案する。 特に,拡散の不確かさのダイナミクスを特徴付けるための新しい不確かさ反復原理を導出し,ラプラス近似を用いてベイズ推定を効率的に行う。 推定画素単位の不確実性は、低忠実度画像をフィルタリングするサンプルワイドメトリックに集約できるだけでなく、成功した世代を増大させ、テキスト・ツー・イメージタスクの失敗世代におけるアーティファクトの修正に役立つ。 大規模な実験はベイズディフの有効性と実用化への期待を示す。

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