論文の概要: Conditional Variational Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.02246v2
• Date: Mon, 18 Dec 2023 09:22:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-20 22:03:15.136235
• Title: Conditional Variational Diffusion Models
• Title（参考訳）: 条件付き変分拡散モデル
• Authors: Gabriel della Maggiora, Luis Alberto Croquevielle, Nikita Desphande, Harry Horsley, Thomas Heinis, Artur Yakimovich
• Abstract要約: 逆問題とは、工学と科学における重要な課題である観測からパラメータを決定することである。 本稿では,学習過程の一環として分散スケジュールを学習するための新しいアプローチを提案する。 提案手法は,データに対する確率的条件付けをサポートし,高品質なソリューションを提供し,柔軟性があり,最小限のオーバーヘッドで異なるアプリケーションに適応できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.959262458711917
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Inverse problems aim to determine parameters from observations, a crucial task in engineering and science. Lately, generative models, especially diffusion models, have gained popularity in this area for their ability to produce realistic solutions and their good mathematical properties. Despite their success, an important drawback of diffusion models is their sensitivity to the choice of variance schedule, which controls the dynamics of the diffusion process. Fine-tuning this schedule for specific applications is crucial but time-costly and does not guarantee an optimal result. We propose a novel approach for learning the schedule as part of the training process. Our method supports probabilistic conditioning on data, provides high-quality solutions, and is flexible, proving able to adapt to different applications with minimum overhead. This approach is tested in two unrelated inverse problems: super-resolution microscopy and quantitative phase imaging, yielding comparable or superior results to previous methods and fine-tuned diffusion models. We conclude that fine-tuning the schedule by experimentation should be avoided because it can be learned during training in a stable way that yields better results.
• Abstract（参考訳）: 逆問題とは、工学と科学における重要な課題である観測からパラメータを決定することである。 近年、生成モデル、特に拡散モデルがこの領域で、現実的な解と優れた数学的性質を生み出す能力で人気を集めている。 拡散モデルの成功にもかかわらず、拡散モデルの重要な欠点は拡散過程のダイナミクスを制御する分散スケジュールの選択に対する感度である。 このスケジュールを特定のアプリケーション向けに微調整することは重要だが、時間的コストがかかり、最適な結果が保証されない。 トレーニングプロセスの一環として,スケジュール学習のための新しい手法を提案する。 提案手法は,データに対する確率的条件付けをサポートし,高品質なソリューションを提供し,柔軟性があり,最小限のオーバーヘッドで異なるアプリケーションに適応できることを示す。 このアプローチは、超解像顕微鏡と定量的位相イメージングという2つの非関係の逆問題で検証され、従来の手法と同等あるいは優れた結果が得られる。 実験によるスケジュールの微調整は、よりよい結果をもたらす安定した方法でトレーニング中に学習できるため、避けるべきである。

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