論文の概要: DREAM: Diffusion Rectification and Estimation-Adaptive Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.00210v1
• Date: Thu, 30 Nov 2023 21:44:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-04 16:12:04.059709
• Title: DREAM: Diffusion Rectification and Estimation-Adaptive Models
• Title（参考訳）: DREAM:拡散整流と推定適応モデル
• Authors: Jinxin Zhou, Tianyu Ding, Tianyi Chen, Jiachen Jiang, Ilya Zharkov, Zhihui Zhu and Luming Liang
• Abstract要約: DREAM(Diffusion Rectification and Estimation-Adaptive Models)を提案する。 DREAMには2つのコンポーネントがある。DREAMは、サンプリングプロセスの反映のためにトレーニングを調整する拡散補正と、歪みに対する知覚のバランスをとる推定適応である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.20600914858245
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present DREAM, a novel training framework representing Diffusion Rectification and Estimation-Adaptive Models, requiring minimal code changes (just three lines) yet significantly enhancing the alignment of training with sampling in diffusion models. DREAM features two components: diffusion rectification, which adjusts training to reflect the sampling process, and estimation adaptation, which balances perception against distortion. When applied to image super-resolution (SR), DREAM adeptly navigates the tradeoff between minimizing distortion and preserving high image quality. Experiments demonstrate DREAM's superiority over standard diffusion-based SR methods, showing a $2$ to $3\times $ faster training convergence and a $10$ to $20\times$ reduction in necessary sampling steps to achieve comparable or superior results. We hope DREAM will inspire a rethinking of diffusion model training paradigms.
• Abstract（参考訳）: DREAM(Diffusion Rectification and Estimation-Adaptive Models)は,最小限のコード変更(たった3行)を必要とするが,拡散モデルのサンプリングによるトレーニングのアライメントは著しく向上する。 ドリームには、サンプリングプロセスを反映してトレーニングを調整する拡散整流と、歪みに対する知覚のバランスをとる推定適応という2つの要素がある。 画像超解像(SR)に適用すると、DREAMは歪みの最小化と高画質の保存とのトレードオフを確実にナビゲートする。 実験では、標準拡散ベースのSR法よりもDREAMの方が優れていることが示され、より高速なトレーニングコンバージェンスに2ドルから3ドル、同等または優れた結果を得るために必要なサンプリングステップを10ドルから20ドル削減することを示した。 DREAMが拡散モデルトレーニングパラダイムを再考することを願っている。

関連論文リスト

• Representation Alignment for Generation: Training Diffusion Transformers Is Easier Than You Think [72.48325960659822]
  生成のための大規模拡散モデルの訓練における主要なボトルネックは、これらの表現を効果的に学習することにある。 本稿では,RePresentation Alignment (REPA) と呼ばれる単純な正規化を導入し,ノイズの多い入力隠れ状態の投影を,外部の事前学習された視覚エンコーダから得られるクリーンな画像表現と整合させる手法を提案する。 我々の単純な戦略は、一般的な拡散やDiTsやSiTsといったフローベースのトランスフォーマーに適用した場合、トレーニング効率と生成品質の両方に大きな改善をもたらす。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-09T14:34:53Z)
• Training-free Diffusion Model Alignment with Sampling Demons [15.400553977713914]
  提案手法は,報酬関数やモデル再学習を介さずに,推論時の復調過程を導出するための最適化手法である。 提案手法は,高報酬に対応する領域の密度を最適化することにより,雑音分布の制御を行う。 我々の知る限り、提案手法は拡散モデルに対する最初の推論時間、バックプロパゲーションフリーな選好アライメント法である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-08T07:33:49Z)
• Provable Statistical Rates for Consistency Diffusion Models [87.28777947976573]
  最先端の性能にもかかわらず、拡散モデルは、多くのステップが伴うため、遅いサンプル生成で知られている。 本稿では, 整合性モデルに関する最初の統計理論に寄与し, 分散不整合最小化問題としてトレーニングを定式化している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-23T20:34:18Z)
• Diffusion Rejection Sampling [13.945372555871414]
  Diffusion Rejection Sampling (DiffRS) は、サンプリングされたトランジションカーネルを各タイムステップで真のカーネルと整列するリジェクションサンプリングスキームである。 提案手法は, 各中間段階における試料の品質を評価し, 試料に応じて異なる作業で精製する機構とみなすことができる。 実験により,ベンチマークデータセット上でのDiffRSの最先端性能と高速拡散サンプリングおよび大規模テキスト・画像拡散モデルに対するDiffRSの有効性を実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-28T07:00:28Z)
• Self-Play Fine-Tuning of Diffusion Models for Text-to-Image Generation [59.184980778643464]
  ファインチューニング拡散モデル : 生成人工知能(GenAI)の最前線 本稿では,拡散モデル(SPIN-Diffusion)のための自己演奏ファインチューニングという革新的な手法を紹介する。 提案手法は従来の教師付き微調整とRL戦略の代替として,モデル性能とアライメントの両方を大幅に改善する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-15T18:59:18Z)
• Guided Diffusion from Self-Supervised Diffusion Features [49.78673164423208]
  ガイダンスは拡散モデルにおいて重要な概念として機能するが、その効果は追加のデータアノテーションや事前学習の必要性によって制限されることが多い。 本稿では,拡散モデルからガイダンスを抽出するフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-14T11:19:11Z)
• Reducing Spatial Fitting Error in Distillation of Denoising Diffusion Models [13.364271265023953]
  拡散モデルの知識蒸留は、この制限に短いサンプリングプロセスで対処する有効な方法である。 本研究は,教師モデルと学生モデルの両方のトレーニングにおいて発生する空間的適合誤差に起因する。 SFERDは教師モデルと設計した意味的勾配予測器からの注意誘導を利用して、学生の適合誤差を低減する。 CIFAR-10で5.31、ImageNet 64$times$64で9.39のFIDを実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-07T09:19:28Z)
• Bridging the Gap: Addressing Discrepancies in Diffusion Model Training for Classifier-Free Guidance [1.6804613362826175]
  拡散モデルは、生成モデルにおいて重要な進歩として現れている。 本稿では,従来の訓練方法と所望の条件付きサンプリング行動との相違点を明らかにすることを目的とする。 トレーニング目標とサンプリング行動との整合性を向上する改良された損失関数を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-02T02:03:12Z)
• Steerable Conditional Diffusion for Out-of-Distribution Adaptation in Medical Image Reconstruction [75.91471250967703]
  我々は、ステアブル条件拡散と呼ばれる新しいサンプリングフレームワークを導入する。 このフレームワークは、利用可能な測定によって提供される情報のみに基づいて、画像再構成と並行して拡散モデルを適用する。 様々な画像モダリティにまたがるアウト・オブ・ディストリビューション性能の大幅な向上を実現した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-28T08:47:06Z)
• Towards Controllable Diffusion Models via Reward-Guided Exploration [15.857464051475294]
  強化学習(RL)による拡散モデルの学習段階を導く新しい枠組みを提案する。 RLは、政策そのものではなく、指数スケールの報酬に比例したペイオフ分布からのサンプルによる政策勾配を計算することができる。 3次元形状と分子生成タスクの実験は、既存の条件拡散モデルよりも大幅に改善されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-14T13:51:26Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。