論文の概要: Quantum Denoising Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.07049v1
• Date: Sat, 13 Jan 2024 11:38:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-17 20:10:03.273681
• Title: Quantum Denoising Diffusion Models
• Title（参考訳）: 量子デノイング拡散モデル
• Authors: Michael K\"olle, Gerhard Stenzel, Jonas Stein, Sebastian Zielinski, Bj\"orn Ommer, Claudia Linnhoff-Popien
• Abstract要約: 2つの量子拡散モデルを導入し、それらの能力と古典的能力とをベンチマークする。 我々のモデルは、FID、SSIM、PSNRのパフォーマンス指標の点で、類似したパラメータ数を持つ古典モデルを上回る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.763438526927999
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In recent years, machine learning models like DALL-E, Craiyon, and Stable Diffusion have gained significant attention for their ability to generate high-resolution images from concise descriptions. Concurrently, quantum computing is showing promising advances, especially with quantum machine learning which capitalizes on quantum mechanics to meet the increasing computational requirements of traditional machine learning algorithms. This paper explores the integration of quantum machine learning and variational quantum circuits to augment the efficacy of diffusion-based image generation models. Specifically, we address two challenges of classical diffusion models: their low sampling speed and the extensive parameter requirements. We introduce two quantum diffusion models and benchmark their capabilities against their classical counterparts using MNIST digits, Fashion MNIST, and CIFAR-10. Our models surpass the classical models with similar parameter counts in terms of performance metrics FID, SSIM, and PSNR. Moreover, we introduce a consistency model unitary single sampling architecture that combines the diffusion procedure into a single step, enabling a fast one-step image generation.
• Abstract（参考訳）: 近年,dall-e,craiyon,stable diffusionなどの機械学習モデルが,簡潔な記述から高解像度画像を生成する能力で注目されている。 同時に、量子コンピューティングは、特に量子力学に乗じて従来の機械学習アルゴリズムの計算要件を満たす量子機械学習において、有望な進歩を見せている。 本稿では,拡散に基づく画像生成モデルの有効性を高めるため,量子機械学習と変分量子回路の統合について検討する。 具体的には,従来の拡散モデルの低サンプリング速度と広範なパラメータ要求の2つの課題に対処する。 2つの量子拡散モデルを導入し,その性能をmnist桁,ファッションmnist,cifar-10を用いて評価する。 我々のモデルは、FID、SSIM、PSNRのパフォーマンス指標の点で、類似したパラメータ数を持つ古典モデルを上回る。 さらに,拡散手順を単一ステップに結合し,高速なワンステップ画像生成を実現する,一貫性モデルユニタリ単一サンプリングアーキテクチャを提案する。

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