論文の概要: Diffusion Model with Perceptual Loss

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.00110v2
• Date: Wed, 3 Jan 2024 10:12:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-04 11:35:59.847341
• Title: Diffusion Model with Perceptual Loss
• Title（参考訳）: 知覚損失を伴う拡散モデル
• Authors: Shanchuan Lin, Xiao Yang
• Abstract要約: 平均二乗誤差損失で訓練された拡散モデルは非現実的なサンプルを生成する傾向がある。 分類者なし指導の有効性は、暗黙的な知覚誘導の一形態である事からもたらされる。 そこで本研究では,より現実的なサンプルを生成可能な拡散モデルを実現するための,新たな自己知覚的目標を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.67483805599143
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Diffusion models trained with mean squared error loss tend to generate unrealistic samples. Current state-of-the-art models rely on classifier-free guidance to improve sample quality, yet its surprising effectiveness is not fully understood. In this paper, We show that the effectiveness of classifier-free guidance partly originates from it being a form of implicit perceptual guidance. As a result, we can directly incorporate perceptual loss in diffusion training to improve sample quality. Since the score matching objective used in diffusion training strongly resembles the denoising autoencoder objective used in unsupervised training of perceptual networks, the diffusion model itself is a perceptual network and can be used to generate meaningful perceptual loss. We propose a novel self-perceptual objective that results in diffusion models capable of generating more realistic samples. For conditional generation, our method only improves sample quality without entanglement with the conditional input and therefore does not sacrifice sample diversity. Our method can also improve sample quality for unconditional generation, which was not possible with classifier-free guidance before.
• Abstract（参考訳）: 平均二乗誤差損失で訓練された拡散モデルは非現実的なサンプルを生成する傾向がある。 現在の最先端のモデルは、サンプル品質を改善するために分類器なしのガイダンスに依存しているが、驚くべき有効性は完全には理解されていない。 本稿では,分類者なし指導の有効性は,暗黙的な知覚誘導の一形態である点に起因していることを示す。 その結果, 拡散訓練における知覚損失を直接組み込むことにより, サンプル品質の向上が期待できる。 拡散訓練におけるスコアマッチング対象は、知覚ネットワークの教師なし訓練で使用される雑音化オートエンコーダ目標に強く似ているため、拡散モデル自体が知覚ネットワークであり、有意義な知覚損失を生成するために使用できる。 そこで本研究では,より現実的なサンプルを生成することができる拡散モデルを提案する。 条件付き生成では,条件付き入力と絡み合うことなくサンプル品質を向上できるため,サンプルの多様性を犠牲にしない。 また,非条件生成のためのサンプル品質の改善も可能であり,従来は分類器を使わない指導では不可能であった。

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