論文の概要: Reflected Schr\"odinger Bridge for Constrained Generative Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.03228v1
• Date: Sat, 6 Jan 2024 14:39:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-09 19:51:32.122307
• Title: Reflected Schr\"odinger Bridge for Constrained Generative Modeling
• Title（参考訳）: 制約付き生成モデルのための反射schr\"odinger bridge
• Authors: Wei Deng, Yu Chen, Nicole Tianjiao Yang, Hengrong Du, Qi Feng, Ricky T. Q. Chen
• Abstract要約: 反射拡散モデルは、現実の応用における大規模生成モデルのゴートメソッドとなっている。 本稿では,様々な領域内でデータを生成するために最適化されたエントロピー規則化された最適輸送手法であるReflectioned Schrodinger Bridgeアルゴリズムを紹介する。 提案アルゴリズムは,多様な領域におけるロバストな生成モデリングを実現し,そのスケーラビリティは,標準画像ベンチマークによる実世界の制約付き生成モデリングにおいて実証される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.72888494254555
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Diffusion models have become the go-to method for large-scale generative models in real-world applications. These applications often involve data distributions confined within bounded domains, typically requiring ad-hoc thresholding techniques for boundary enforcement. Reflected diffusion models (Lou23) aim to enhance generalizability by generating the data distribution through a backward process governed by reflected Brownian motion. However, reflected diffusion models may not easily adapt to diverse domains without the derivation of proper diffeomorphic mappings and do not guarantee optimal transport properties. To overcome these limitations, we introduce the Reflected Schrodinger Bridge algorithm: an entropy-regularized optimal transport approach tailored for generating data within diverse bounded domains. We derive elegant reflected forward-backward stochastic differential equations with Neumann and Robin boundary conditions, extend divergence-based likelihood training to bounded domains, and explore natural connections to entropic optimal transport for the study of approximate linear convergence - a valuable insight for practical training. Our algorithm yields robust generative modeling in diverse domains, and its scalability is demonstrated in real-world constrained generative modeling through standard image benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルは、現実の応用における大規模生成モデルのゴートメソッドとなっている。 これらのアプリケーションは、しばしば境界領域に制限されたデータ分布を含み、通常は境界強制のためにアドホックなしきい値技術を必要とする。 反射拡散モデル (Lou23) は、反射ブラウン運動によって支配される後方過程を通じてデータ分布を生成することにより、一般化性を高めることを目的としている。 しかし、反射拡散モデルは適切な微分同相写像の導出なしには容易には適用できず、最適な輸送特性を保証できない。 これらの制限を克服するために、多様な境界領域内でデータを生成するのに適したエントロピー規則化された最適輸送手法であるReflectioned Schrodinger Bridgeアルゴリズムを導入する。 我々は、ノイマンとロビンの境界条件による前方後方確率微分方程式を導出し、発散に基づく可能性トレーニングを有界領域に拡張し、近似線型収束の研究のためのエントロピック最適輸送への自然接続を探究する。 本アルゴリズムは多様な領域において頑健な生成モデリングを行い,その拡張性は標準画像ベンチマークによる実世界の制約付き生成モデリングで実証される。

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