論文の概要: Diffusion Model with Cross Attention as an Inductive Bias for Disentanglement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.09712v2
• Date: Wed, 12 Jun 2024 15:20:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-13 22:53:54.948641
• Title: Diffusion Model with Cross Attention as an Inductive Bias for Disentanglement
• Title（参考訳）: 絡み合いの誘導バイアスとしての交差注意拡散モデル
• Authors: Tao Yang, Cuiling Lan, Yan Lu, Nanning zheng,
• Abstract要約: 遠方表現学習は、観測データ内の本質的要因を抽出する試みである。 我々は新しい視点と枠組みを導入し、クロスアテンションを持つ拡散モデルが強力な帰納バイアスとなることを示す。 これは、複雑な設計を必要とせず、クロスアテンションを持つ拡散モデルの強力な解離能力を明らかにする最初の研究である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.9768112704998
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Disentangled representation learning strives to extract the intrinsic factors within observed data. Factorizing these representations in an unsupervised manner is notably challenging and usually requires tailored loss functions or specific structural designs. In this paper, we introduce a new perspective and framework, demonstrating that diffusion models with cross-attention can serve as a powerful inductive bias to facilitate the learning of disentangled representations. We propose to encode an image to a set of concept tokens and treat them as the condition of the latent diffusion for image reconstruction, where cross-attention over the concept tokens is used to bridge the interaction between the encoder and diffusion. Without any additional regularization, this framework achieves superior disentanglement performance on the benchmark datasets, surpassing all previous methods with intricate designs. We have conducted comprehensive ablation studies and visualization analysis, shedding light on the functioning of this model. This is the first work to reveal the potent disentanglement capability of diffusion models with cross-attention, requiring no complex designs. We anticipate that our findings will inspire more investigation on exploring diffusion for disentangled representation learning towards more sophisticated data analysis and understanding.
• Abstract（参考訳）: 遠方表現学習は、観測データ内の本質的要因を抽出する試みである。 これらの表現を教師なしの方法で分解することは特に困難であり、通常、調整された損失関数や特定の構造設計を必要とする。 本稿では,非交叉表現の学習を容易にするために,クロスアテンションを持つ拡散モデルが強力な帰納バイアスとなることを示す,新しい視点と枠組みを紹介する。 本稿では,概念トークンの集合に画像をエンコードし,それを画像再構成のための潜伏拡散条件として扱うことを提案する。 さらなる正規化がなければ、このフレームワークはベンチマークデータセット上で優れた不整合性能を達成し、複雑な設計で以前のすべてのメソッドを上回ります。 我々は,このモデルの機能について,包括的アブレーション研究と可視化解析を行い,光を遮蔽した。 これは、複雑な設計を必要とせず、クロスアテンションを持つ拡散モデルの強力な解離能力を明らかにする最初の研究である。 我々は、より洗練されたデータ分析と理解に向けて、不整合表現学習のための拡散を探究するためのさらなる調査を期待する。

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