論文の概要: Nearest Neighbour Score Estimators for Diffusion Generative Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.08018v1
• Date: Mon, 12 Feb 2024 19:27:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-14 17:40:50.327658
• Title: Nearest Neighbour Score Estimators for Diffusion Generative Models
• Title（参考訳）: 拡散生成モデルにおける最近近傍スコア推定器
• Authors: Matthew Niedoba, Dylan Green, Saeid Naderiparizi, Vasileios Lioutas, Jonathan Wilder Lavington, Xiaoxuan Liang, Yunpeng Liu, Ke Zhang, Setareh Dabiri, Adam \'Scibior, Berend Zwartsenberg, Frank Wood
• Abstract要約: トレーニングセットから複数のサンプルを抽出し,推定値の分散を劇的に低減する新しい近傍スコア関数推定器を提案する。 拡散モデルでは,確率フローODE統合のための学習ネットワークを推定器で置き換えることができ,将来的な研究の新たな道が開かれる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.432400614303585
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Score function estimation is the cornerstone of both training and sampling from diffusion generative models. Despite this fact, the most commonly used estimators are either biased neural network approximations or high variance Monte Carlo estimators based on the conditional score. We introduce a novel nearest neighbour score function estimator which utilizes multiple samples from the training set to dramatically decrease estimator variance. We leverage our low variance estimator in two compelling applications. Training consistency models with our estimator, we report a significant increase in both convergence speed and sample quality. In diffusion models, we show that our estimator can replace a learned network for probability-flow ODE integration, opening promising new avenues of future research.
• Abstract（参考訳）: スコア関数推定は拡散生成モデルからのトレーニングとサンプリングの両方の基礎となる。 この事実にもかかわらず、最もよく使われる推定器は、バイアス付きニューラルネットワーク近似または条件スコアに基づく高分散モンテカルロ推定器である。 トレーニングセットから複数のサンプルを用いて推定値の分散を劇的に低減する新しい近接スコア関数推定器を提案する。 低分散推定器を2つの説得力のある応用に活用する。 推定器による整合性モデルの訓練を行い, 収束速度と試料品質の両面で有意な増加が報告された。 拡散モデルでは,確率フローODE統合のための学習ネットワークを置き換えることが可能であり,将来的な研究の新たな道が開かれる。

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