論文の概要: Projected Generative Diffusion Models for Constraint Satisfaction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.03559v1
- Date: Mon, 5 Feb 2024 22:18:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-07 17:34:59.315385
- Title: Projected Generative Diffusion Models for Constraint Satisfaction
- Title（参考訳）: 制約満足のための射影生成拡散モデル
- Authors: Jacob K Christopher, Stephen Baek, Ferdinando Fioretto
- Abstract要約: 生成拡散モデルは、逐次過程を通じて生ノイズからコヒーレントな内容の合成に優れる。
本稿では,従来の拡散サンプリングを制約最適化経路に再キャストすることで,これらの課題を克服することを目的とする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.957984732779245
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Generative diffusion models excel at robustly synthesizing coherent content
from raw noise through a sequential process. However, their direct application
in scenarios requiring outputs to adhere to specific, stringent criteria faces
several severe challenges. This paper aims at overcome these challenges and
introduces Projected Generative Diffusion Models (PGDM), an approach that
recast traditional diffusion models sampling into a constrained-optimization
problem. This enables the application of an iterative projections method to
ensure that generated data faithfully adheres to specified constraints or
physical principles. This paper provides theoretical support for the ability of
PGDM to synthesize outputs from a feasible subdistribution under a restricted
class of constraints while also providing large empirical evidence in the case
of complex non-convex constraints and ordinary differential equations. These
capabilities are demonstrated by physics-informed motion in video generation,
trajectory optimization in path planning, and morphometric properties adherence
in material science.
- Abstract（参考訳）: 生成拡散モデルは、逐次過程を通じて生ノイズからコヒーレントな内容の堅牢な合成に優れる。
しかしながら、特定の厳格な基準に準拠するために出力を必要とするシナリオでの直接適用は、いくつかの厳しい課題に直面している。
本稿では,これらの課題を克服し,従来の拡散モデルのサンプリングを制約付き最適化問題にリキャストするPGDM(Projected Generative Diffusion Models)を提案する。
これにより、生成されたデータが特定の制約や物理的原則に忠実に準拠することを保証する反復投影法の適用が可能になる。
本稿では,複雑な非凸制約や常微分方程式の場合において,PGDMが制約の制約クラスの下で実現可能なサブディストリビューションから出力を合成する理論的支援を提供する。
これらの能力は、ビデオ生成における物理インフォームドモーション、経路計画における軌道最適化、物質科学における形態的特性の付着によって実証される。
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