論文の概要: Improving Denoising Diffusion Models via Simultaneous Estimation of Image and Noise

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.17167v1
• Date: Thu, 26 Oct 2023 05:43:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-27 21:52:38.768233
• Title: Improving Denoising Diffusion Models via Simultaneous Estimation of Image and Noise
• Title（参考訳）: 画像と雑音の同時推定による消音拡散モデルの改善
• Authors: Zhenkai Zhang, Krista A. Ehinger and Tom Drummond
• Abstract要約: 本稿では,逆拡散過程によって生成される画像の速度と品質の向上を目的とした2つの重要なコントリビューションを紹介する。 最初のコントリビューションは、画像と雑音の間の四分円弧上の角度で拡散過程を再パラメータ化することである。 2つ目のコントリビューションは、私たちのネットワークを使ってイメージ(mathbfx_0$)とノイズ(mathbfepsilon$)を直接見積もることです。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.702941058218196
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper introduces two key contributions aimed at improving the speed and quality of images generated through inverse diffusion processes. The first contribution involves reparameterizing the diffusion process in terms of the angle on a quarter-circular arc between the image and noise, specifically setting the conventional $\displaystyle \sqrt{\bar{\alpha}}=\cos(\eta)$. This reparameterization eliminates two singularities and allows for the expression of diffusion evolution as a well-behaved ordinary differential equation (ODE). In turn, this allows higher order ODE solvers such as Runge-Kutta methods to be used effectively. The second contribution is to directly estimate both the image ($\mathbf{x}_0$) and noise ($\mathbf{\epsilon}$) using our network, which enables more stable calculations of the update step in the inverse diffusion steps, as accurate estimation of both the image and noise are crucial at different stages of the process. Together with these changes, our model achieves faster generation, with the ability to converge on high-quality images more quickly, and higher quality of the generated images, as measured by metrics such as Frechet Inception Distance (FID), spatial Frechet Inception Distance (sFID), precision, and recall.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,逆拡散過程によって生成された画像の速度と品質を改善するための2つの重要な貢献を紹介する。 最初の寄与は、拡散過程を画像と雑音の間の四分円弧の角度で再パラメータ化することであり、特に従来の$ {\displaystyle \sqrt{\bar{\alpha}}=\cos(\eta)$である。 この再パラメータ化は2つの特異点を取り除き、よく整備された常微分方程式(ode)として拡散進化の表現を可能にする。 これにより、Runge-Kuttaメソッドのような高階ODEソルバを効果的に使用できる。 第2の貢献は、画像(\mathbf{x}_0$)とノイズ(\mathbf{\epsilon}$)の両方を、逆拡散ステップにおける更新ステップのより安定した計算を可能にするネットワークを用いて直接見積もることである。 これらの変化と相まって,高画質画像に対してより高速に収束し,より高品質な画像が得られるとともに,frechetインセプション距離(fid),空間的frechetインセプション距離(sfid),精度,リコールなどの測定値によって,画像の品質が向上した。

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