論文の概要: Characteristic Guidance: Non-linear Correction for Diffusion Model at Large Guidance Scale

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.07586v2
• Date: Mon, 1 Jan 2024 04:25:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-03 00:50:10.836601
• Title: Characteristic Guidance: Non-linear Correction for Diffusion Model at Large Guidance Scale
• Title（参考訳）: 特徴ガイダンス:大規模誘導スケールでの拡散モデルに対する非線形補正
• Authors: Candi Zheng, Yuan Lan
• Abstract要約: 分類器不要なDDPMに対して,第一原理の非線形補正を行うサンプリング法を提案する。 このような補正により、DDPMは基礎となる拡散過程のフォッカー・プランク方程式を尊重せざるを得なくなる。 実験により、特徴誘導は制御を強化し、画像生成における色と露光の問題を低減させることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Popular guidance for denoising diffusion probabilistic model (DDPM) linearly combines distinct conditional models together to provide enhanced control over samples. However, this approach overlooks nonlinear effects that become significant when guidance scale is large. To address this issue, we propose characteristic guidance, a sampling method that provides first-principle non-linear correction for classifier-free guided DDPMs. Such correction forces the guided DDPMs to respect the Fokker-Planck equation of their underlying diffusion process, in a way that is training-free, derivative-free, and compatible with existing sampling methods. Experiments show that characteristic guidance enhances control and reduces color and exposure issues in image generation, proving effective in diverse applications ranging from latent space sampling to solving physics problems like magnet phase transitions.
• Abstract（参考訳）: 拡散確率モデル(ddpm, denoising diffusion probabilistic model)は、異なる条件モデルを線形に組み合わせ、サンプルに対する制御を強化する。 しかし,本手法は誘導スケールが大きいと重要になる非線形効果を無視する。 そこで本研究では, 分類器を含まないddpmsに対して, 第一原理非線形補正を行うサンプリング手法である characteristic guidance を提案する。 このような補正により、DDPMは基礎となる拡散過程のフォッカー・プランク方程式を、訓練のない、誘導体のない、既存のサンプリング法と互換性のある方法で尊重せざるを得なくなる。 実験により、特性誘導は制御を強化し、画像生成における色と露出の問題を低減し、潜時空間サンプリングから磁気位相遷移のような物理問題の解決まで様々な応用に有効であることが示されている。

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