論文の概要: Denoising Diffusion Probabilistic Models in Six Simple Steps

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.04384v2
• Date: Sat, 10 Feb 2024 19:19:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-13 20:22:01.857668
• Title: Denoising Diffusion Probabilistic Models in Six Simple Steps
• Title（参考訳）: 6つの簡単なステップにおける非定常拡散確率モデル
• Authors: Richard E. Turner, Cristiana-Diana Diaconu, Stratis Markou, Aliaksandra Shysheya, Andrew Y. K. Foong and Bruno Mlodozeniec
• Abstract要約: DDPMの導入は、シンプルで包括的で、クリーンで、明確です。 我々はDDPMの定式化を6つの単純なステップに分割し,それぞれに明確な理論的根拠を与える。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.129859859005535
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Denoising Diffusion Probabilistic Models (DDPMs) are a very popular class of deep generative model that have been successfully applied to a diverse range of problems including image and video generation, protein and material synthesis, weather forecasting, and neural surrogates of partial differential equations. Despite their ubiquity it is hard to find an introduction to DDPMs which is simple, comprehensive, clean and clear. The compact explanations necessary in research papers are not able to elucidate all of the different design steps taken to formulate the DDPM and the rationale of the steps that are presented is often omitted to save space. Moreover, the expositions are typically presented from the variational lower bound perspective which is unnecessary and arguably harmful as it obfuscates why the method is working and suggests generalisations that do not perform well in practice. On the other hand, perspectives that take the continuous time-limit are beautiful and general, but they have a high barrier-to-entry as they require background knowledge of stochastic differential equations and probability flow. In this note, we distill down the formulation of the DDPM into six simple steps each of which comes with a clear rationale. We assume that the reader is familiar with fundamental topics in machine learning including basic probabilistic modelling, Gaussian distributions, maximum likelihood estimation, and deep learning.
• Abstract（参考訳）: Denoising Diffusion Probabilistic Models (DDPM) は、画像およびビデオ生成、タンパク質と物質合成、天気予知、偏微分方程式のニューラルネットワークサロゲートといった様々な問題にうまく適用された、非常に一般的な深層生成モデルである。 その普及にもかかわらず、単純で包括的でクリーンで明確であるddpmsの紹介を見つけるのは難しい。 研究論文で必要とされるコンパクトな説明は、DDPMを定式化するための様々な設計手順の全てを解明することができず、提示されるステップの理性はしばしば空間を節約するために省略される。 さらに、展示は典型的には、その方法がなぜ機能するのかを曖昧にし、実際にうまく機能しない一般化を示唆するため、不必要でおそらく有害な変分下界の視点から提示される。 一方、連続的な時間制限を取る視点は美しく一般的であるが、確率微分方程式や確率フローの背景知識を必要とするため、参入への障壁が高い。 本稿では、DDPMの定式化を6つの単純なステップに分割し、それぞれに明確な理論的根拠を与える。 読者は、基本的な確率的モデリング、ガウス分布、最大確率推定、ディープラーニングを含む機械学習の基本トピックに精通していると仮定する。

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