論文の概要: Diffusion-C: Unveiling the Generative Challenges of Diffusion Models through Corrupted Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.08843v1
• Date: Thu, 14 Dec 2023 12:01:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-15 22:49:31.939848
• Title: Diffusion-C: Unveiling the Generative Challenges of Diffusion Models through Corrupted Data
• Title（参考訳）: diffusion-c: 破損したデータによる拡散モデルの生成的挑戦
• Authors: Keywoong Bae, Suan Lee, Wookey Lee
• Abstract要約: 拡散-Cは拡散モデルの生成的制約を分析するための基礎的方法論である。 Diffusion分類の下では、生成モデルの微調整の中で、DDPMはパラゴンとして現れ、常に優れたパフォーマンス指標を示す。 これらの特定の腐敗に対する拡散モデルの脆弱性は、位相的および統計的類似性に大きく影響されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7624021966289605
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In our contemporary academic inquiry, we present "Diffusion-C," a foundational methodology to analyze the generative restrictions of Diffusion Models, particularly those akin to GANs, DDPM, and DDIM. By employing input visual data that has been subjected to a myriad of corruption modalities and intensities, we elucidate the performance characteristics of those Diffusion Models. The noise component takes center stage in our analysis, hypothesized to be a pivotal element influencing the mechanics of deep learning systems. In our rigorous expedition utilizing Diffusion-C, we have discerned the following critical observations: (I) Within the milieu of generative models under the Diffusion taxonomy, DDPM emerges as a paragon, consistently exhibiting superior performance metrics. (II) Within the vast spectrum of corruption frameworks, the fog and fractal corruptions notably undermine the functional robustness of both DDPM and DDIM. (III) The vulnerability of Diffusion Models to these particular corruptions is significantly influenced by topological and statistical similarities, particularly concerning the alignment between mean and variance. This scholarly work highlights Diffusion-C's core understandings regarding the impacts of various corruptions, setting the stage for future research endeavors in the realm of generative models.
• Abstract（参考訳）: 現代学術調査では,拡散モデル,特にGAN,DDPM,DDIMに類似した拡散モデルの生成制限を解析するための基礎的方法論である拡散-Cを提案する。 入力された視覚データを無数の汚職のモダリティや強度に適応させることで,これらの拡散モデルの性能特性を解明する。 ノイズ成分は、ディープラーニングシステムの力学に影響を及ぼす重要な要素であると仮定された分析において中心的な段階を占める。 拡散-cを用いた厳密な探検では, (i) 拡散分類学下の生成モデルの範囲内において, ddpmはパラゴンとして出現し, 一貫して優れた性能指標を示す。 (II) 広範囲にわたる汚職の枠組みの中で、霧とフラクタルの腐敗はDDPMとDDIMの両方の機能的堅牢性を著しく損なう。 (III) これらの特定の腐敗に対する拡散モデルの脆弱性は、特に平均と分散の整合性に関して、位相的および統計的類似性に大きく影響される。 この学術的な研究は、様々な汚職の影響に関するディフュージョン・Cの中核的な理解を強調し、生成モデルの領域における将来の研究の舞台となる。

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