論文の概要: Diffusion Models With Learned Adaptive Noise

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.13236v2
• Date: Tue, 4 Jun 2024 20:38:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-07 03:45:21.326870
• 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雑音を印加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）: 12.530583016267768
• 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, a set of equations which maps data to noise in a way that can significantly affect performance. In this paper, we explore whether the diffusion process can be learned from data. Our work is grounded in Bayesian inference and seeks to improve log-likelihood estimation by casting the learned diffusion process as an approximate variational posterior that yields a tighter lower bound (ELBO) on the likelihood. A widely held assumption is that the ELBO is invariant to the noise process: our work dispels this assumption and proposes multivariate learned adaptive noise (MULAN), a learned diffusion process that applies noise at different rates across an image. Specifically, our method relies on a multivariate noise schedule that is a function of the data to ensure that the ELBO is no longer invariant to the choice of the noise schedule as in previous works. Empirically, MULAN sets a new state-of-the-art in density estimation on CIFAR-10 and ImageNet and reduces the number of training steps by 50%. 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、これはデータをノイズにマッピングする一連の方程式であり、性能に大きな影響を与える。 本稿では,拡散過程がデータから学べるかどうかを考察する。 我々の研究はベイズ推定に基礎を置いており、学習した拡散過程を、より強い下界(ELBO)をもたらす近似変分後部としてキャストすることで、ログ類似度の推定を改善することを目指している。 我々の研究は、この仮定を排除し、多変量学習適応雑音(MULAN)を提案する。 具体的には、ELBOが従来のようなノイズスケジュール選択に不変でないことを保証するために、データの関数である多変量ノイズスケジュールに依存する。 MULANは、CIFAR-10とImageNetに新しい最先端の密度推定を設定し、トレーニングステップの数を50%削減する。 コードはhttps://github.com/s-sahoo/MuLANで入手できる。

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