論文の概要: Demystifying Variational Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.06281v2
• Date: Thu, 22 May 2025 11:45:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-23 17:12:47.583744
• Title: Demystifying Variational Diffusion Models
• Title（参考訳）: 変分拡散モデルのデミスティファイション
• Authors: Fabio De Sousa Ribeiro, Ben Glocker,
• Abstract要約: 拡散モデルに関する既存の研究のほとんどは、応用か理論的な貢献に焦点をあてている。 我々は前者を階層的潜在変数モデルのような拡散モデルに再検討し、全体論的視点を合成する。 平均的な読者に必要条件が少なくなるため、結果の物語は簡単に追従できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.977841588918373
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Despite the growing interest in diffusion models, gaining a deep understanding of the model class remains an elusive endeavour, particularly for the uninitiated in non-equilibrium statistical physics. Thanks to the rapid rate of progress in the field, most existing work on diffusion models focuses on either applications or theoretical contributions. Unfortunately, the theoretical material is often inaccessible to practitioners and new researchers, leading to a risk of superficial understanding in ongoing research. Given that diffusion models are now an indispensable tool, a clear and consolidating perspective on the model class is needed to properly contextualize recent advances in generative modelling and lower the barrier to entry for new researchers. To that end, we revisit predecessors to diffusion models like hierarchical latent variable models and synthesize a holistic perspective using only directed graphical modelling and variational inference principles. The resulting narrative is easier to follow as it imposes fewer prerequisites on the average reader relative to the view from non-equilibrium thermodynamics or stochastic differential equations.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルへの関心が高まりつつあるにもかかわらず、モデルクラスの深い理解を得ることは、特に非平衡統計物理学における未開始の分野において、解明された試みである。 この分野の急速な進歩により、拡散モデルに関する既存の研究のほとんどは、応用か理論的な貢献に焦点をあてている。 残念ながら、理論資料は実践者や新しい研究者にはアクセスできないことが多く、現在進行中の研究において表面的な理解のリスクが伴う。 拡散モデルが今や必須のツールであることを考えると、モデルクラスにおける明確で統合的な視点は、生成的モデリングの最近の進歩を適切にコンテキスト化し、新しい研究者の参入障壁を低くするために必要である。 そのために、階層的潜在変数モデルのような拡散モデルに先立って再検討し、向き付けされたグラフィカルモデリングと変分推論の原理のみを用いて全体論的視点を合成する。 結果の物語は、非平衡熱力学や確率微分方程式から見れば、平均的な読者により少ない前提条件を課すため、従うのが簡単である。

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