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。
関連論文リスト
- Diffusion Model with Cross Attention as an Inductive Bias for
Disentanglement [64.42792944778728]
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。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-15T05:07:54Z) - Bridging Generative and Discriminative Models for Unified Visual
Perception with Diffusion Priors [56.82596340418697]
本稿では,豊富な生成前駆体を含む事前学習型安定拡散(SD)モデルと,階層的表現を統合可能な統一型ヘッド(Uヘッド)と,識別前駆体を提供する適応型専門家からなる,シンプルで効果的なフレームワークを提案する。
包括的調査では、異なる時間ステップで潜伏変数に隠された知覚の粒度や様々なU-netステージなど、バーマスの潜在的な特性が明らかになった。
有望な結果は,有望な学習者としての拡散モデルの可能性を示し,情報的かつ堅牢な視覚表現の確立にその意義を定めている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-29T10:36:57Z) - The Emergence of Reproducibility and Consistency in Diffusion Models [10.699652598371213]
同じスタートノイズ入力と決定論的サンプリングが与えられた場合、異なる拡散モデルはしばしば驚くほど類似した出力が得られる。
拡散モデルはトレーニングデータサイズの影響を受けやすい分布を学習していることを示す。
この価値ある性質は、条件付き使用、逆問題解決、モデル微調整など、拡散モデルの多くの変種に一般化される。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-08T19:02:46Z) - Diffusion Models for Image Restoration and Enhancement -- A
Comprehensive Survey [96.99328714941657]
本稿では,近年の拡散モデルに基づく画像復元手法について概観する。
我々は、赤外線とブラインド/現実世界の両方で拡散モデルを用いて、革新的なデザインを分類し、強調する。
本稿では,拡散モデルに基づくIRの今後の研究に向けた5つの可能性と課題を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-18T08:40:38Z) - Directional diffusion models for graph representation learning [9.457273750874357]
我々は方向拡散モデルと呼ばれる新しいモデルのクラスを提案する。
これらのモデルは前方拡散過程にデータ依存、異方性、指向性ノイズを含む。
我々は,2つのグラフ表現学習タスクに焦点をあてて,12の公開データセットに関する広範な実験を行った。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-22T21:27:48Z) - A Variational Perspective on Solving Inverse Problems with Diffusion
Models [101.831766524264]
逆タスクは、データ上の後続分布を推測するものとして定式化することができる。
しかし、拡散過程の非線形的かつ反復的な性質が後部を引き付けるため、拡散モデルではこれは困難である。
そこで我々は,真の後続分布を近似する設計手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-07T23:00:47Z) - Diffusion Models as Masked Autoencoders [52.442717717898056]
拡散モデルに対する近年の関心を踏まえて、生成的に事前学習された視覚表現を再考する。
拡散モデルによる直接事前学習では強い表現は得られないが、マスク付き入力上での拡散モデルと公式拡散モデルをマスク付きオートエンコーダ(DiffMAE)として条件付ける。
設計選択の長所と短所について包括的な研究を行い、拡散モデルとマスク付きオートエンコーダ間の接続を構築する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-06T17:59:56Z) - Diffusion Models for Medical Image Analysis: A Comprehensive Survey [7.272308924113656]
生成モデルのクラスである拡散モデルのデノイングは、近年、様々なディープラーニング問題に多大な関心を集めている。
拡散モデルは、その強いモードカバレッジと、生成されたサンプルの品質で広く評価されている。
本調査では,医療画像解析の分野における拡散モデルの概要について概観する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-14T23:50:52Z) - Diffusion Models in Vision: A Survey [80.82832715884597]
拡散モデルは、前方拡散段階と逆拡散段階の2つの段階に基づく深層生成モデルである。
拡散モデルは、既知の計算負荷にもかかわらず、生成したサンプルの品質と多様性に対して広く評価されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-10T22:00:30Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。