論文の概要: Diffusion Model with Perceptual Loss

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.00110v6
• Date: Fri, 15 Nov 2024 21:05:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-19 14:31:21.155610
• Title: Diffusion Model with Perceptual Loss
• Title（参考訳）: 知覚的損失を伴う拡散モデル
• Authors: Shanchuan Lin, Xiao Yang,
• Abstract要約: 誘導のない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が、この問題の原因は十分に研究されていない。 本稿では,拡散モデル自体を知覚的損失として利用する新たな自己知覚的損失を提案する。 本研究は, 知覚的損失を拡散訓練に応用し, 試料品質を効果的に改善できることを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.9571411466709847
• License:
• Abstract: Diffusion models without guidance tend to generate unrealistic samples, yet the cause of this problem is not fully studied. Our analysis suggests that the loss objective plays an important role in shaping the learned distribution and the common mean squared error loss is not optimal. We hypothesize that a better loss objective can be designed with inductive biases and propose a novel self-perceptual loss that utilizes the diffusion model itself as the perceptual loss. Our work demonstrates that perceptual loss can be used in diffusion training to improve sample quality effectively. Models trained using our objective can generate realistic samples without guidance. We hope our work paves the way for more future explorations of the diffusion loss objective.
• Abstract（参考訳）: 誘導のない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が、この問題の原因は十分に研究されていない。 分析の結果, 損失目標が学習分布を形成する上で重要な役割を担っていることが示唆され, 平均二乗誤差損失は最適ではない。 より優れた損失目標を帰納的バイアスで設計できると仮定し,拡散モデル自体を知覚的損失として活用する新たな自己知覚的損失を提案する。 本研究は, 知覚的損失を拡散訓練に応用し, 試料品質を効果的に改善できることを実証する。 我々の目的を用いて訓練されたモデルは、ガイダンスなしで現実的なサンプルを生成することができる。 われわれの研究が、拡散損失目標のさらなる探究の道を開くことを願っている。

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