論文の概要: Blue noise for diffusion models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.04930v2
• Date: Thu, 2 May 2024 13:53:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-03 21:41:12.222955
• Title: Blue noise for diffusion models
• Title（参考訳）: 拡散モデルのための青色雑音
• Authors: Xingchang Huang, Corentin Salaün, Cristina Vasconcelos, Christian Theobalt, Cengiz Öztireli, Gurprit Singh,
• Abstract要約: 本稿では,画像内および画像間の相関雑音を考慮した拡散モデルを提案する。 我々のフレームワークは、勾配流を改善するために、1つのミニバッチ内に画像間の相関を導入することができる。 本手法を用いて,各種データセットの質的,定量的な評価を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.99852321110366
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Most of the existing diffusion models use Gaussian noise for training and sampling across all time steps, which may not optimally account for the frequency contents reconstructed by the denoising network. Despite the diverse applications of correlated noise in computer graphics, its potential for improving the training process has been underexplored. In this paper, we introduce a novel and general class of diffusion models taking correlated noise within and across images into account. More specifically, we propose a time-varying noise model to incorporate correlated noise into the training process, as well as a method for fast generation of correlated noise mask. Our model is built upon deterministic diffusion models and utilizes blue noise to help improve the generation quality compared to using Gaussian white (random) noise only. Further, our framework allows introducing correlation across images within a single mini-batch to improve gradient flow. We perform both qualitative and quantitative evaluations on a variety of datasets using our method, achieving improvements on different tasks over existing deterministic diffusion models in terms of FID metric.
• Abstract（参考訳）: 既存の拡散モデルの多くは、ガウスノイズを全時間ステップのトレーニングとサンプリングに使用しており、デノナイジングネットワークによって再構成された周波数内容を最適に考慮していない可能性がある。 コンピュータグラフィックスにおける相関ノイズの多様な応用にもかかわらず、トレーニングプロセスを改善する可能性は過小評価されている。 本稿では,画像内および画像間の相関雑音を考慮した拡散モデルを提案する。 具体的には、学習過程に相関ノイズを組み込む時間変化ノイズモデルと、相関ノイズマスクを高速に生成する方法を提案する。 本モデルは,決定論的拡散モデルに基づいて構築され,ガウスホワイト(ランダム)ノイズのみを用いた場合と比較して,生成品質を向上させるために青色ノイズを利用する。 さらに,このフレームワークでは,画像間の相関関係を1つのミニバッチ内に導入し,勾配流を改善する。 本手法を用いて, 各種データセットの質的, 定量的な評価を行い, 既存の決定論的拡散モデルに比較して, FIDメトリックスの観点から, 様々なタスクの改善を実現している。

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