論文の概要: Non-Denoising Forward-Time Diffusions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.14589v1
• Date: Fri, 22 Dec 2023 10:26:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-25 15:31:48.138070
• Title: Non-Denoising Forward-Time Diffusions
• Title（参考訳）: 非線形前方拡散
• Authors: Stefano Peluchetti
• Abstract要約: 拡散確率モデルの提案に共通する時間反転論証は不要であることを示す。 拡散ブリッジを適切に混合することにより,所望のデータ分布をターゲットとした拡散過程を得る。 我々は、我々の時間反転アプローチに対応するドリフト調整の統一的なビューを開発する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.831663144935879
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The scope of this paper is generative modeling through diffusion processes. An approach falling within this paradigm is the work of Song et al. (2021), which relies on a time-reversal argument to construct a diffusion process targeting the desired data distribution. We show that the time-reversal argument, common to all denoising diffusion probabilistic modeling proposals, is not necessary. We obtain diffusion processes targeting the desired data distribution by taking appropriate mixtures of diffusion bridges. The resulting transport is exact by construction, allows for greater flexibility in choosing the dynamics of the underlying diffusion, and can be approximated by means of a neural network via novel training objectives. We develop a unifying view of the drift adjustments corresponding to our and to time-reversal approaches and make use of this representation to inspect the inner workings of diffusion-based generative models. Finally, we leverage on scalable simulation and inference techniques common in spatial statistics to move beyond fully factorial distributions in the underlying diffusion dynamics. The methodological advances contained in this work contribute toward establishing a general framework for generative modeling based on diffusion processes.
• Abstract（参考訳）: 本論文のスコープは拡散過程による生成的モデリングである。 このパラダイムの1つのアプローチはsong et al. (2021) の仕事であり、これは所望のデータ分散をターゲットとした拡散プロセスを構築するのに時間反転の議論に依存している。 拡散確率モデルの提案に共通する時間反転の議論は不要であることを示す。 拡散ブリッジを適切に混合することにより,所望のデータ分布をターゲットとした拡散過程を得る。 結果として得られる輸送は、構成によって正確であり、基盤となる拡散のダイナミクスを選択する際の柔軟性が向上し、新しいトレーニング目的によってニューラルネットワークによって近似することができる。 我々は,我々の時間反転アプローチに対応するドリフト調整の統一的視点を開発し,この表現を用いて拡散に基づく生成モデルの内部動作を検査する。 最後に,空間統計学で一般的なスケーラブルなシミュレーションと推論手法を活用し,基礎となる拡散動力学の完全因子分布を超越する。 本研究に含まれる方法論の進歩は,拡散過程に基づく生成モデリングの一般的な枠組みの確立に寄与する。

関連論文リスト

• Neural Flow Diffusion Models: Learnable Forward Process for Improved Diffusion Modelling [2.1779479916071067]
  より広い範囲のプロセスをサポートすることで拡散モデルを強化する新しいフレームワークを提案する。 また,前処理を学習するための新しいパラメータ化手法を提案する。 結果はNFDMの汎用性と幅広い応用の可能性を評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-19T15:10:54Z)
• An Overview of Diffusion Models: Applications, Guided Generation, Statistical Rates and Optimization [59.63880337156392]
  拡散モデルはコンピュータビジョン、オーディオ、強化学習、計算生物学において大きな成功を収めた。 経験的成功にもかかわらず、拡散モデルの理論は非常に限定的である。 本稿では,前向きな理論や拡散モデルの手法を刺激する理論的露光について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-11T14:07:25Z)
• Convergence Analysis of Discrete Diffusion Model: Exact Implementation through Uniformization [17.535229185525353]
  連続マルコフ連鎖の均一化を利用したアルゴリズムを導入し、ランダムな時間点の遷移を実装した。 我々の結果は、$mathbbRd$における拡散モデルの最先端の成果と一致し、さらに$mathbbRd$設定と比較して離散拡散モデルの利点を浮き彫りにする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-12T22:26:52Z)
• DYffusion: A Dynamics-informed Diffusion Model for Spatiotemporal Forecasting [18.86526240105348]
  本稿では,確率的予測のための拡散モデルを効率的に訓練する手法を提案する。 我々は,標準拡散モデルの前方および逆過程を模倣する時間条件補間器と予測器ネットワークを訓練する。 本手法は, 海面温度, ナビエ-ストークス流, および湧水系の複雑な力学の確率論的予測を競合的に行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-03T02:46:31Z)
• Blackout Diffusion: Generative Diffusion Models in Discrete-State Spaces [0.0]
  前方拡散過程における任意の離散状態マルコフ過程の理論的定式化を開発する。 例えばBlackout Diffusion'は、ノイズからではなく、空のイメージからサンプルを生成することを学習する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-18T16:24:12Z)
• Diffusion Models are Minimax Optimal Distribution Estimators [49.47503258639454]
  拡散モデリングの近似と一般化能力について、初めて厳密な分析を行った。 実密度関数がベソフ空間に属し、経験値整合損失が適切に最小化されている場合、生成したデータ分布は、ほぼ最小の最適推定値が得られることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-03T11:31:55Z)
• Score Approximation, Estimation and Distribution Recovery of Diffusion Models on Low-Dimensional Data [68.62134204367668]
  本稿では,未知の低次元線形部分空間上でデータをサポートする場合の拡散モデルのスコア近似,推定,分布回復について検討する。 適切に選択されたニューラルネットワークアーキテクチャでは、スコア関数を正確に近似し、効率的に推定することができる。 推定スコア関数に基づいて生成された分布は、データ幾何学構造を捕捉し、データ分布の近傍に収束する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-14T17:02:35Z)
• Diffusion Models in Vision: A Survey [80.82832715884597]
  拡散モデルは、前方拡散段階と逆拡散段階の2つの段階に基づく深層生成モデルである。 拡散モデルは、既知の計算負荷にもかかわらず、生成したサンプルの品質と多様性に対して広く評価されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-10T22:00:30Z)
• How Much is Enough? A Study on Diffusion Times in Score-based Generative Models [76.76860707897413]
  現在のベストプラクティスは、フォワードダイナミクスが既知の単純なノイズ分布に十分に近づくことを確実にするために大きなTを提唱している。 本稿では, 理想とシミュレーションされたフォワードダイナミクスのギャップを埋めるために補助モデルを用いて, 標準的な逆拡散過程を導出する方法について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-10T15:09:46Z)
• Diffusion-GAN: Training GANs with Diffusion [135.24433011977874]
  GAN(Generative Adversarial Network)は、安定してトレーニングすることが難しい。 フォワード拡散チェーンを利用してインスタンスノイズを生成する新しいGANフレームワークであるDiffusion-GANを提案する。 我々は,Diffusion-GANにより,最先端のGANよりも高い安定性とデータ効率で,よりリアルな画像を生成することができることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-05T20:45:01Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。