論文の概要: Non-Cross Diffusion for Semantic Consistency

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.00820v2
• Date: Sun, 03 Nov 2024 08:30:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 14:42:56.041755
• Title: Non-Cross Diffusion for Semantic Consistency
• Title（参考訳）: セマンティック一貫性のための非クロス拡散
• Authors: Ziyang Zheng, Ruiyuan Gao, Qiang Xu,
• Abstract要約: 常微分方程式(ODE)モデルを学習するための生成モデリングにおける革新的アプローチであるNon-Cross Diffusionを導入する。 提案手法は,2つの分布からサンプリングされた点を非交差経路で効果的に接続する,入力の上昇次元を戦略的に組み込む。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.645444338043934
• License:
• Abstract: In diffusion models, deviations from a straight generative flow are a common issue, resulting in semantic inconsistencies and suboptimal generations. To address this challenge, we introduce `Non-Cross Diffusion', an innovative approach in generative modeling for learning ordinary differential equation (ODE) models. Our methodology strategically incorporates an ascending dimension of input to effectively connect points sampled from two distributions with uncrossed paths. This design is pivotal in ensuring enhanced semantic consistency throughout the inference process, which is especially critical for applications reliant on consistent generative flows, including various distillation methods and deterministic sampling, which are fundamental in image editing and interpolation tasks. Our empirical results demonstrate the effectiveness of Non-Cross Diffusion, showing a substantial reduction in semantic inconsistencies at different inference steps and a notable enhancement in the overall performance of diffusion models.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルでは、直列生成フローからの偏差は共通の問題であり、結果として意味的不整合と準最適世代が生じる。 この課題に対処するために、通常の微分方程式(ODE)モデルを学習するための生成モデリングにおける革新的なアプローチである「ノンクロス拡散」を導入する。 提案手法は,2つの分布からサンプリングされた点を非交差経路で効果的に接続する,入力の上昇次元を戦略的に組み込む。 この設計は、画像編集や補間作業の基本となる様々な蒸留法や決定論的サンプリングを含む、一貫した生成フローに依存するアプリケーションにとって特に重要である。 実験の結果,非クロス拡散の有効性が示され,異なる推論ステップにおける意味的不整合が著しく減少し,拡散モデル全体の性能が顕著に向上した。

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