論文の概要: The Uncanny Valley: A Comprehensive Analysis of Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.13369v1
• Date: Tue, 20 Feb 2024 20:49:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-22 17:55:42.075446
• Title: The Uncanny Valley: A Comprehensive Analysis of Diffusion Models
• Title（参考訳）: Uncanny Valley: 拡散モデルの包括的分析
• Authors: Karam Ghanem, Danilo Bzdok
• Abstract要約: 拡散モデル (DM) は高品質な画像の生成に大きな進歩をもたらした。 ノイズスケジュールやサンプル,ガイダンスなど,さまざまなDMアーキテクチャのキーとなる側面について検討する。 比較分析の結果,拡散確率モデル(DDPM)に基づく拡散力学はノイズ条件付きスコアネットワーク(NCSN)より一貫して優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.223779595809275
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Through Diffusion Models (DMs), we have made significant advances in generating high-quality images. Our exploration of these models delves deeply into their core operational principles by systematically investigating key aspects across various DM architectures: i) noise schedules, ii) samplers, and iii) guidance. Our comprehensive examination of these models sheds light on their hidden fundamental mechanisms, revealing the concealed foundational elements that are essential for their effectiveness. Our analyses emphasize the hidden key factors that determine model performance, offering insights that contribute to the advancement of DMs. Past findings show that the configuration of noise schedules, samplers, and guidance is vital to the quality of generated images; however, models reach a stable level of quality across different configurations at a remarkably similar point, revealing that the decisive factors for optimal performance predominantly reside in the diffusion process dynamics and the structural design of the model's network, rather than the specifics of configuration details. Our comparative analysis reveals that Denoising Diffusion Probabilistic Model (DDPM)-based diffusion dynamics consistently outperform the Noise Conditioned Score Network (NCSN)-based ones, not only when evaluated in their original forms but also when continuous through Stochastic Differential Equation (SDE)-based implementations.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデル(DM)により,高品質な画像の生成に大きな進歩を遂げた。 これらのモデルの探索は、様々なDMアーキテクチャにおける重要な側面を体系的に調査することで、コア運用原則を深く掘り下げている。 i) 騒音スケジュール 二 検体及び検体 iii) 指導。 これらのモデルの包括的検証は、その基本的なメカニズムを隠蔽し、その有効性に不可欠な隠蔽された基礎要素を明らかにする。 本分析では, モデル性能を決定する要因を隠蔽し, DMの進歩に寄与する洞察を提供する。 過去の知見から, ノイズスケジュール, サンプリング, ガイダンスの設定は, 生成画像の品質に不可欠であることが示唆された。しかし, モデルは, 異なる構成に対して, 極めて類似した点において安定した品質水準に達し, 最適性能の決定的要因は, 構成の詳細ではなく, 拡散過程のダイナミクスとモデルネットワークの構造設計に大きく依存していることが判明した。 我々の比較分析では,拡散確率モデル (DDPM) に基づく拡散力学は,ノイズ条件付きスコアネットワーク (NCSN) に基づく拡散力学よりも常に優れており,本来の形式での評価だけでなく,確率微分方程式 (SDE) ベースの実装による連続的な場合も優れていた。

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