論文の概要: Functional Diffusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.15435v1
• Date: Sun, 26 Nov 2023 21:35:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-28 17:41:49.504092
• Title: Functional Diffusion
• Title（参考訳）: 機能性拡散
• Authors: Biao Zhang and Peter Wonka
• Abstract要約: 本稿では,関数拡散と呼ばれる新しい生成拡散モデルを提案する。 汎函数拡散は古典的拡散モデルの無限次元領域への拡張と見なすことができる。 3次元表面上で定義された複雑な符号付き距離関数と変形関数の生成結果を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.251174506648454
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a new class of generative diffusion models, called functional diffusion. In contrast to previous work, functional diffusion works on samples that are represented by functions with a continuous domain. Functional diffusion can be seen as an extension of classical diffusion models to an infinite-dimensional domain. Functional diffusion is very versatile as images, videos, audio, 3D shapes, deformations, \etc, can be handled by the same framework with minimal changes. In addition, functional diffusion is especially suited for irregular data or data defined in non-standard domains. In our work, we derive the necessary foundations for functional diffusion and propose a first implementation based on the transformer architecture. We show generative results on complicated signed distance functions and deformation functions defined on 3D surfaces.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,関数拡散と呼ばれる新しい生成拡散モデルを提案する。 以前の研究とは対照的に、関数拡散は連続領域を持つ関数で表されるサンプルに作用する。 関数拡散は古典的拡散モデルの無限次元領域への拡張と見なすことができる。 機能拡散は、画像、ビデオ、オーディオ、3d形状、変形、 \etcが最小限の変更で同じフレームワークで処理できるため、非常に多様である。 さらに、関数拡散は非標準領域で定義された不規則データやデータに特に適している。 本研究では,関数拡散に必要な基礎を導出し,トランスフォーマアーキテクチャに基づく最初の実装を提案する。 3次元面上で定義される複雑な符号付き距離関数と変形関数に対する生成結果を示す。

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