論文の概要: Feedback Efficient Online Fine-Tuning of Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.16359v2
• Date: Tue, 27 Feb 2024 18:54:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-28 13:04:46.548853
• Title: Feedback Efficient Online Fine-Tuning of Diffusion Models
• Title（参考訳）: 拡散モデルの効率的なオンライン微調整
• Authors: Masatoshi Uehara, Yulai Zhao, Kevin Black, Ehsan Hajiramezanali, Gabriele Scalia, Nathaniel Lee Diamant, Alex M Tseng, Sergey Levine, Tommaso Biancalani
• Abstract要約: 提案手法は, 実現可能なサンプルの多様体上で効率的に探索できる新しい強化学習手法である。 本稿では,3つの領域にまたがる実証的検証とともに,後悔の保証を提供する理論的解析を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.132297393662654
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Diffusion models excel at modeling complex data distributions, including those of images, proteins, and small molecules. However, in many cases, our goal is to model parts of the distribution that maximize certain properties: for example, we may want to generate images with high aesthetic quality, or molecules with high bioactivity. It is natural to frame this as a reinforcement learning (RL) problem, in which the objective is to fine-tune a diffusion model to maximize a reward function that corresponds to some property. Even with access to online queries of the ground-truth reward function, efficiently discovering high-reward samples can be challenging: they might have a low probability in the initial distribution, and there might be many infeasible samples that do not even have a well-defined reward (e.g., unnatural images or physically impossible molecules). In this work, we propose a novel reinforcement learning procedure that efficiently explores on the manifold of feasible samples. We present a theoretical analysis providing a regret guarantee, as well as empirical validation across three domains: images, biological sequences, and molecules.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルは、画像、タンパク質、小さな分子を含む複雑なデータ分布のモデル化に優れている。 しかし、多くの場合、我々の目標は特定の特性を最大化する分布の一部をモデル化することである。例えば、高い美的品質のイメージや、高い生体活性を持つ分子を生成したいかもしれない。 これを強化学習(RL)問題とみなすことは自然であり、ある性質に対応する報酬関数を最大化するために拡散モデルを微調整することが目的である。 地道的な報酬関数のオンラインクエリにアクセスしても、効率的な高次サンプルの発見は困難であり、それらは初期分布の確率が低く、十分に定義されていない報酬(例えば、不自然な画像や物理的に不可能な分子)さえ持たない多くの実用不可能なサンプルが存在する可能性がある。 本研究では,実行可能なサンプルの多様体上で効率的に探索する新しい強化学習手法を提案する。 我々は,後悔の保証と,画像,生物配列,分子の3領域にわたる実証的検証を提供する理論的解析を行う。

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