論文の概要: CADS: Unleashing the Diversity of Diffusion Models through Condition-Annealed Sampling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.17347v1
• Date: Thu, 26 Oct 2023 12:27:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-27 20:41:43.709167
• Title: CADS: Unleashing the Diversity of Diffusion Models through Condition-Annealed Sampling
• Title（参考訳）: CADS: 条件付きサンプリングによる拡散モデルの多様性の解放
• Authors: Seyedmorteza Sadat, Jakob Buhmann, Derek Bradely, Otmar Hilliges, Romann M. Weber
• Abstract要約: Condition-Annealed Diffusion Sampler (CADS) は任意の事前学習モデルとサンプリングアルゴリズムで使用することができる。 本研究では,様々な条件生成タスクにおける拡散モデルの多様性を向上することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.301443993960277
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: While conditional diffusion models are known to have good coverage of the data distribution, they still face limitations in output diversity, particularly when sampled with a high classifier-free guidance scale for optimal image quality or when trained on small datasets. We attribute this problem to the role of the conditioning signal in inference and offer an improved sampling strategy for diffusion models that can increase generation diversity, especially at high guidance scales, with minimal loss of sample quality. Our sampling strategy anneals the conditioning signal by adding scheduled, monotonically decreasing Gaussian noise to the conditioning vector during inference to balance diversity and condition alignment. Our Condition-Annealed Diffusion Sampler (CADS) can be used with any pretrained model and sampling algorithm, and we show that it boosts the diversity of diffusion models in various conditional generation tasks. Further, using an existing pretrained diffusion model, CADS achieves a new state-of-the-art FID of 1.70 and 2.31 for class-conditional ImageNet generation at 256$\times$256 and 512$\times$512 respectively.
• Abstract（参考訳）: 条件付き拡散モデルは、データ分布をよくカバーしていることが知られているが、特に最適な画像品質のための分類なしガイダンス尺度や、小さなデータセットで訓練された場合、出力の多様性の制限に直面している。 この問題を推論における条件づけ信号の役割と位置づけ、特に高誘導スケールにおいて、サンプル品質の損失を最小限に抑えながら、生成の多様性を高める拡散モデルのためのサンプリング戦略の改善を提供する。 提案手法は, 推定中にガウス雑音を条件付けベクトルに単調に減少させ, ダイバーシティと条件アライメントのバランスをとることにより, 条件付け信号をアニールする。 条件付き拡散サンプリング(CADS)は,任意の事前学習モデルとサンプリングアルゴリズムで使用することができ,様々な条件生成タスクにおける拡散モデルの多様性を高めることを示す。 さらに、既存の事前訓練拡散モデルを用いて、CADSは256$\times$256と512$\times$512のクラス条件の画像ネット生成に対して、1.70と2.31の最先端FIDをそれぞれ達成している。

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