論文の概要: Explaining generative diffusion models via visual analysis for interpretable decision-making process

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.10404v1
• Date: Fri, 16 Feb 2024 02:12:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-19 17:40:34.911911
• Title: Explaining generative diffusion models via visual analysis for interpretable decision-making process
• Title（参考訳）: 解釈可能な意思決定過程の視覚的解析による生成拡散モデルの説明
• Authors: Ji-Hoon Park, Yeong-Joon Ju, and Seong-Whan Lee
• Abstract要約: 本稿では,モデルが生成する視覚的概念の観点から,拡散過程を解釈する3つの研究課題を提案する。 我々は,拡散過程を可視化し,上記の研究課題に答えて,拡散過程を人間に理解しやすいものにするためのツールを考案した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.552283701883766
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Diffusion models have demonstrated remarkable performance in generation tasks. Nevertheless, explaining the diffusion process remains challenging due to it being a sequence of denoising noisy images that are difficult for experts to interpret. To address this issue, we propose the three research questions to interpret the diffusion process from the perspective of the visual concepts generated by the model and the region where the model attends in each time step. We devise tools for visualizing the diffusion process and answering the aforementioned research questions to render the diffusion process human-understandable. We show how the output is progressively generated in the diffusion process by explaining the level of denoising and highlighting relationships to foundational visual concepts at each time step through the results of experiments with various visual analyses using the tools. Throughout the training of the diffusion model, the model learns diverse visual concepts corresponding to each time-step, enabling the model to predict varying levels of visual concepts at different stages. We substantiate our tools using Area Under Cover (AUC) score, correlation quantification, and cross-attention mapping. Our findings provide insights into the diffusion process and pave the way for further research into explainable diffusion mechanisms.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルは生成タスクにおいて顕著な性能を示した。 それにもかかわらず、拡散過程の説明は、専門家が解釈するのが難しいノイズ画像の系列であるため、いまだに困難である。 そこで本研究では,モデルが生成する視覚概念と,モデルが各時間ステップに参加する領域の観点から,拡散過程を解釈する3つの研究課題を提案する。 我々は,拡散過程を可視化するツールを開発し,上記の研究課題に答えて,拡散過程を人間に理解可能にする。 ツールを用いた様々な視覚分析実験の結果を通じて,各段階における基礎的視覚概念との関係を記述し,強調することにより,拡散過程におけるアウトプットの段階的生成を示す。 拡散モデルのトレーニングを通じて、モデルは各時間ステップに対応する多様な視覚概念を学習し、異なるステージで様々な視覚概念のレベルを予測することができる。 area under cover (auc)スコア、相関定量化、およびクロス・アテンションマッピングを用いてツールを検証する。 本研究は拡散過程に関する知見を提供し,説明可能な拡散機構に関するさらなる研究の道を開く。

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