論文の概要: Unraveling the Temporal Dynamics of the Unet in Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.14965v1
• Date: Sun, 17 Dec 2023 04:40:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-31 03:12:45.391878
• Title: Unraveling the Temporal Dynamics of the Unet in Diffusion Models
• Title（参考訳）: 拡散モデルにおけるunetの時間ダイナミクスの解法
• Authors: Vidya Prasad, Chen Zhu-Tian, Anna Vilanova, Hanspeter Pfister, Nicola Pezzotti, Hendrik Strobelt
• Abstract要約: 拡散モデルはガウスノイズをトレーニングデータに導入し、元のデータを反復的に再構築する。 この反復プロセスの中心は単一のUnetであり、生成を容易にするために時間ステップを越えて適応する。 近年の研究では, この生成過程における組成および脱臭相の存在が明らかにされている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.326244121918634
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Diffusion models have garnered significant attention since they can effectively learn complex multivariate Gaussian distributions, resulting in diverse, high-quality outcomes. They introduce Gaussian noise into training data and reconstruct the original data iteratively. Central to this iterative process is a single Unet, adapting across time steps to facilitate generation. Recent work revealed the presence of composition and denoising phases in this generation process, raising questions about the Unets' varying roles. Our study dives into the dynamic behavior of Unets within denoising diffusion probabilistic models (DDPM), focusing on (de)convolutional blocks and skip connections across time steps. We propose an analytical method to systematically assess the impact of time steps and core Unet components on the final output. This method eliminates components to study causal relations and investigate their influence on output changes. The main purpose is to understand the temporal dynamics and identify potential shortcuts during inference. Our findings provide valuable insights into the various generation phases during inference and shed light on the Unets' usage patterns across these phases. Leveraging these insights, we identify redundancies in GLIDE (an improved DDPM) and improve inference time by ~27% with minimal degradation in output quality. Our ultimate goal is to guide more informed optimization strategies for inference and influence new model designs.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルは、複雑な多変量ガウス分布を効果的に学習できるため、様々な高品質な結果をもたらすため、大きな注目を集めている。 トレーニングデータにガウスノイズを導入し、元のデータを反復的に再構築する。 この反復プロセスの中心は単一のunetであり、生成を容易にするために時間ステップにまたがって適応する。 最近の研究は、この生成過程における構成と装飾段階の存在を明らかにし、ユニッツの様々な役割に関する疑問を提起した。 本研究は,拡散確率モデル(DDPM)におけるUnetsの動的挙動を考察し,(de)畳み込みブロックに着目し,時間ステップをまたいだ接続をスキップする。 本稿では,最終出力に対する時間ステップとコアunetコンポーネントの影響を体系的に評価する分析手法を提案する。 この方法は因果関係を研究する成分を取り除き、その出力変化への影響を調べる。 主な目的は、時間的ダイナミクスを理解し、推論中に潜在的ショートカットを特定することである。 本研究は推論中の様々な生成段階について貴重な知見を与え,これらの段階におけるユニツの利用パターンを明らかにした。 これらの知見を生かして、GLIDE(DDPMの改善)における冗長性を同定し、出力品質の低下を最小限に抑えながら、推論時間を約27%改善する。 最終的な目標は、推論のためのよりインフォームドな最適化戦略をガイドし、新しいモデル設計に影響を与えることです。

関連論文リスト

• Adv-KD: Adversarial Knowledge Distillation for Faster Diffusion Sampling [2.91204440475204]
  拡散確率モデル(DPM)は、深層生成モデルの強力なクラスとして登場した。 それらは、サンプル生成中にシーケンシャルなデノイングステップに依存している。 モデルアーキテクチャに直接位相を分解する新しい手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-31T08:19:44Z)
• Contrastive-Adversarial and Diffusion: Exploring pre-training and fine-tuning strategies for sulcal identification [3.0398616939692777]
  対人学習、コントラスト学習、拡散認知学習、通常の再構成学習といった技術が標準となっている。 この研究は、ニューラルネットワークの学習プロセスを強化するために、事前学習技術と微調整戦略の利点を解明することを目的としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-29T15:44:51Z)
• DetDiffusion: Synergizing Generative and Perceptive Models for Enhanced Data Generation and Perception [78.26734070960886]
  現在の知覚モデルは、リソース集約的なデータセットに大きく依存している。 セグメンテーションを通じて知覚認識損失(P.A.損失)を導入し、品質と制御性の両方を改善した。 本手法は,世代間における知覚認識属性(P.A. Attr)の抽出と利用により,データ拡張をカスタマイズする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-20T04:58:03Z)
• Data Attribution for Diffusion Models: Timestep-induced Bias in Influence Estimation [58.20016784231991]
  拡散モデルは、以前の文脈における瞬間的な入出力関係ではなく、一連のタイムステップで操作する。 本稿では、この時間的ダイナミクスを取り入れた拡散トラクInについて、サンプルの損失勾配ノルムが時間ステップに大きく依存していることを確認する。 そこで我々はDiffusion-ReTracを再正規化適応として導入し、興味のあるサンプルを対象にしたトレーニングサンプルの検索を可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-17T07:58:18Z)
• Not All Steps are Equal: Efficient Generation with Progressive Diffusion Models [62.155612146799314]
  ステップ適応トレーニングと呼ばれる新しい2段階のトレーニング戦略を提案する。 初期段階では、ベース・デノナイジング・モデルはすべてのタイムステップを包含するように訓練される。 タイムステップを別々のグループに分割し、各グループ内でモデルを微調整して、特殊な認知機能を実現します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-20T03:32:58Z)
• One More Step: A Versatile Plug-and-Play Module for Rectifying Diffusion Schedule Flaws and Enhancing Low-Frequency Controls [77.42510898755037]
  One More Step (OMS) は、推論中に単純だが効果的なステップを付加したコンパクトネットワークである。 OMSは画像の忠実度を高め、トレーニングと推論の二分法を調和させ、元のモデルパラメータを保存する。 トレーニングが完了すると、同じ潜在ドメインを持つ様々な事前訓練された拡散モデルが同じOMSモジュールを共有することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-27T12:02:42Z)
• Data Augmentation for Seizure Prediction with Generative Diffusion Model [26.967247641926814]
  重症度予測は患者の生活改善に非常に重要である。 初期データと中間データの間の深刻な不均衡問題は、依然として大きな課題となっている。 データ拡張は、この問題を解決するための直感的な方法です。 DiffEEGと呼ばれる拡散モデルを用いた新しいデータ拡張手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-14T05:44:53Z)
• Knowledge Diffusion for Distillation [53.908314960324915]
  知識蒸留(KD)における教師と学生の表現ギャップ これらの手法の本質は、ノイズ情報を捨て、その特徴の貴重な情報を蒸留することである。 DiffKDと呼ばれる新しいKD手法を提案し、拡散モデルを用いて特徴を明示的に識別し一致させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-25T04:49:34Z)
• TIER-A: Denoising Learning Framework for Information Extraction [4.010975396240077]
  ディープラーニングモデルは、しばしばノイズの多いデータポイントに過度に適合し、パフォーマンスが低下する。 本研究では,オーバーフィッティングプロセスにおける情報エントロピーの役割について検討する。 本稿では,シンプルながら効果的な共同正規化協調学習フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-13T11:28:56Z)
• Learning Neural Causal Models with Active Interventions [83.44636110899742]
  本稿では,データ生成プロセスの根底にある因果構造を素早く識別する能動的介入ターゲット機構を提案する。 本手法は,ランダムな介入ターゲティングと比較して,要求される対話回数を大幅に削減する。 シミュレーションデータから実世界のデータまで,複数のベンチマークにおいて優れた性能を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-06T13:10:37Z)

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。