論文の概要: Diffusion Models With Learned Adaptive Noise
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.13236v1
- Date: Wed, 20 Dec 2023 18:00:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-21 14:44:26.939912
- Title: Diffusion Models With Learned Adaptive Noise
- Title（参考訳）: 適応雑音を学習した拡散モデル
- Authors: Subham Sekhar Sahoo, Aaron Gokaslan, Chris De Sa, Volodymyr Kuleshov
- Abstract要約: 画像間で異なる速度でガウス雑音を適用する学習拡散過程を提案する。
MuLAN は CIFAR-10 と ImageNet の密度推定の最先端を新たに設定する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.688761754326356
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Diffusion models have gained traction as powerful algorithms for synthesizing
high-quality images. Central to these algorithms is the diffusion process,
which maps data to noise according to equations inspired by thermodynamics and
can significantly impact performance. A widely held assumption is that the ELBO
objective of a diffusion model is invariant to the noise process (Kingma et
al.,2021). In this work, we dispel this assumption -- we propose multivariate
learned adaptive noise (MuLAN), a learned diffusion process that applies
Gaussian noise at different rates across an image. Our method consists of three
components -- a multivariate noise schedule, instance-conditional diffusion,
and auxiliary variables -- which ensure that the learning objective is no
longer invariant to the choice of the noise schedule as in previous works. Our
work is grounded in Bayesian inference and casts the learned diffusion process
as an approximate variational posterior that yields a tighter lower bound on
marginal likelihood. Empirically, MuLAN sets a new state-of-the-art in density
estimation on CIFAR-10 and ImageNet compared to classical diffusion. Code is
available at https://github.com/s-sahoo/MuLAN
- Abstract（参考訳）: 拡散モデルは高品質な画像を合成するための強力なアルゴリズムとして注目を集めている。
これらのアルゴリズムの中心は拡散過程であり、熱力学に触発された方程式に従ってデータをノイズにマッピングし、性能に大きな影響を与える。
拡散モデルのelboの目的が雑音過程に不変であるという仮定が広く支持されている(kingma et al.,2021)。
本研究では,画像間の異なるレートでガウス雑音を適用する学習拡散過程である多変量学習適応雑音 (MuLAN) を,この仮定から排除する。本手法は,学習対象が従来手法のようにノイズスケジュールの選択に不変でないことを保証するために,多変量雑音スケジュール,インスタンス条件拡散,補助変数の3つの成分から構成される。
我々の研究はベイズ推定に基礎を置いており、学習された拡散過程を近似的な変分後部として、限界確率でより厳密な下界を生み出す。
経験的に、MuLANは古典拡散と比較してCIFAR-10とImageNetの密度推定の最先端を新たに設定している。
コードはhttps://github.com/s-sahoo/MuLANで入手できる。
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