論文の概要: Structure Preserving Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.19369v1
• Date: Thu, 29 Feb 2024 17:16:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-03-01 13:45:10.575443
• Title: Structure Preserving Diffusion Models
• Title（参考訳）: 拡散モデルの構造保存
• Authors: Haoye Lu, Spencer Szabados, Yaoliang Yu
• Abstract要約: 群対称性などの付加構造を持つ分布を学習するための拡散過程のファミリを導入する。 これらの結果は、本質的に対称な分布を学習することのできる、異なる対称性同変拡散モデルの集合を開発することで、実証することができる。 本稿では,提案モデルを用いて理論的に保証された同変画像雑音の低減を実現する方法を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.774891092908945
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Diffusion models have become the leading distribution-learning method in recent years. Herein, we introduce structure-preserving diffusion processes, a family of diffusion processes for learning distributions that possess additional structure, such as group symmetries, by developing theoretical conditions under which the diffusion transition steps preserve said symmetry. While also enabling equivariant data sampling trajectories, we exemplify these results by developing a collection of different symmetry equivariant diffusion models capable of learning distributions that are inherently symmetric. Empirical studies, over both synthetic and real-world datasets, are used to validate the developed models adhere to the proposed theory and are capable of achieving improved performance over existing methods in terms of sample equality. We also show how the proposed models can be used to achieve theoretically guaranteed equivariant image noise reduction without prior knowledge of the image orientation.
• Abstract（参考訳）: 近年,拡散モデルが主要な分布学習法となっている。 本稿では,拡散遷移ステップがそれらの対称性を保存する理論的条件を発達させることにより,群対称性などの付加構造を持つ分布を学習するための拡散過程の族である構造保存拡散過程を導入する。 また、同変データサンプリングトラジェクトリを有効にしながら、本質的に対称な分布を学習できる異なる対称性同変拡散モデルのコレクションを開発することで、これらの結果を実証する。 合成および実世界の両方のデータセットに関する実証研究は、提案理論に準拠するモデルの有効性を検証するために用いられ、サンプル平等の観点から既存の手法よりも優れた性能を達成することができる。 また,提案モデルを用いて,画像配向の事前知識を必要とせず,理論的に保証された同変雑音低減を実現する方法を示す。

関連論文リスト

• Continuous Diffusion Model for Language Modeling [57.396578974401734]
  離散データに対する既存の連続拡散モデルは、離散的アプローチと比較して性能が限られている。 本稿では,下層の分類分布の幾何学を組み込んだ言語モデリングのための連続拡散モデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-17T08:54:29Z)
• Diffusion Models Learn Low-Dimensional Distributions via Subspace Clustering [15.326641037243006]
  拡散モデルは画像分布を効果的に学習し、新しいサンプルを生成する。 我々は、この現象に関する理論的な洞察を、重要な経験的観測を利用して提供する。 基礎となる分布を学習するのに必要となるサンプルの最小数は、本質的な次元と線形にスケールすることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-04T04:14:02Z)
• Unveil Conditional Diffusion Models with Classifier-free Guidance: A Sharp Statistical Theory [87.00653989457834]
  条件付き拡散モデルは現代の画像合成の基礎となり、計算生物学や強化学習などの分野に広く応用されている。 経験的成功にもかかわらず、条件拡散モデルの理論はほとんど欠落している。 本稿では,条件拡散モデルを用いた分布推定の急激な統計的理論を提示することにより,ギャップを埋める。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-18T17:08:24Z)
• Theoretical Insights for Diffusion Guidance: A Case Study for Gaussian Mixture Models [59.331993845831946]
  拡散モデルは、所望の特性に向けてサンプル生成を操るために、スコア関数にタスク固有の情報を注入することの恩恵を受ける。 本稿では,ガウス混合モデルの文脈における拡散モデルに対する誘導の影響を理解するための最初の理論的研究を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-03T23:15:48Z)
• Structure-Guided Adversarial Training of Diffusion Models [27.723913809313125]
  拡散モデル(SADM)の構造誘導型逆トレーニングについて紹介する。 トレーニングバッチ毎にサンプル間の多様体構造を学習するようにモデルを強制する。 SADMは既存の拡散変換器を大幅に改善し、画像生成や微調整タスクにおいて既存の手法より優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-27T15:05:13Z)
• Towards Theoretical Understandings of Self-Consuming Generative Models [56.84592466204185]
  本稿では,自己消費ループ内で生成モデルを訓練する新たな課題に取り組む。 我々は,このトレーニングが将来のモデルで学習したデータ分布に与える影響を厳格に評価するための理論的枠組みを構築した。 カーネル密度推定の結果は,混合データトレーニングがエラー伝播に与える影響など,微妙な洞察を与える。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-19T02:08:09Z)
• Training Class-Imbalanced Diffusion Model Via Overlap Optimization [55.96820607533968]
  実世界のデータセットで訓練された拡散モデルは、尾クラスの忠実度が劣ることが多い。 拡散モデルを含む深い生成モデルは、豊富な訓練画像を持つクラスに偏りがある。 本研究では,異なるクラスに対する合成画像の分布の重複を最小限に抑えるために,コントラスト学習に基づく手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-16T16:47:21Z)
• Convergence Analysis of Discrete Diffusion Model: Exact Implementation through Uniformization [17.535229185525353]
  連続マルコフ連鎖の均一化を利用したアルゴリズムを導入し、ランダムな時間点の遷移を実装した。 我々の結果は、$mathbbRd$における拡散モデルの最先端の成果と一致し、さらに$mathbbRd$設定と比較して離散拡散モデルの利点を浮き彫りにする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-12T22:26:52Z)
• Steerable Conditional Diffusion for Out-of-Distribution Adaptation in Medical Image Reconstruction [75.91471250967703]
  我々は、ステアブル条件拡散と呼ばれる新しいサンプリングフレームワークを導入する。 このフレームワークは、利用可能な測定によって提供される情報のみに基づいて、画像再構成と並行して拡散モデルを適用する。 様々な画像モダリティにまたがるアウト・オブ・ディストリビューション性能の大幅な向上を実現した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-28T08:47:06Z)
• Renormalizing Diffusion Models [0.7252027234425334]
  拡散モデルを用いて、統計および量子場理論の逆再正規化群フローを学習する。 我々の研究は、多スケール拡散モデルの解釈を提供し、新しい性質を持つべき拡散モデルに対する物理的に着想を得た提案を与える。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-23T18:02:31Z)
• SDDM: Score-Decomposed Diffusion Models on Manifolds for Unpaired Image-to-Image Translation [96.11061713135385]
  本研究は,画像生成時の絡み合った分布を明示的に最適化する,新しいスコア分解拡散モデルを提案する。 我々は、スコア関数の精製部分とエネルギー誘導を等しくし、多様体上の多目的最適化を可能にする。 SDDMは既存のSBDMベースの手法よりも優れており、I2Iベンチマークでは拡散ステップがはるかに少ない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-04T06:21:57Z)
• Geometric Neural Diffusion Processes [55.891428654434634]
  拡散モデルの枠組みを拡張して、無限次元モデリングに一連の幾何学的先行を組み込む。 これらの条件で、生成関数モデルが同じ対称性を持つことを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-11T16:51:38Z)
• Variance-Preserving-Based Interpolation Diffusion Models for Speech Enhancement [53.2171981279647]
  本稿では,VP-および分散拡散(VE)に基づく拡散法の両方をカプセル化するフレームワークを提案する。 本研究では,拡散モデルで発生する一般的な困難を解析し,性能の向上とモデルトレーニングの容易化を図る。 我々は,提案手法の有効性を示すために,公開ベンチマークを用いたいくつかの手法によるモデルの評価を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-14T14:22:22Z)
• EigenFold: Generative Protein Structure Prediction with Diffusion Models [10.24107243529341]
  EigenFoldは、特定のタンパク質配列から構造分布をサンプリングする拡散生成モデリングフレームワークである。 最近のCAMEOターゲットでは、EigenFoldは0.84の中央値TMSスコアを達成し、モデルの不確実性のより包括的な画像を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-05T02:46:13Z)
• Reduce, Reuse, Recycle: Compositional Generation with Energy-Based Diffusion Models and MCMC [102.64648158034568]
  拡散モデルは、多くの領域において、生成モデリングの一般的なアプローチとなっている。 本稿では,新しい構成演算子の利用を可能にする拡散モデルのエネルギーベースパラメータ化を提案する。 これらのサンプルは、幅広い問題にまたがって構成生成の顕著な改善につながっている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-22T18:48:46Z)
• Infinite-Dimensional Diffusion Models [4.342241136871849]
  拡散に基づく生成モデルを無限次元で定式化し、関数の生成モデルに適用する。 我々の定式化は無限次元の設定においてよく成り立っていることを示し、サンプルから目標測度への次元非依存距離境界を提供する。 また,無限次元拡散モデルの設計ガイドラインも作成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-20T18:00:38Z)
• Bi-Noising Diffusion: Towards Conditional Diffusion Models with Generative Restoration Priors [64.24948495708337]
  本研究では,事前訓練した非条件拡散モデルを用いて,予測サンプルをトレーニングデータ多様体に導入する手法を提案する。 我々は,超解像,着色,乱流除去,画像劣化作業におけるアプローチの有効性を実証するための総合的な実験を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-14T17:26:35Z)
• An optimal control perspective on diffusion-based generative modeling [9.806130366152194]
  微分方程式(SDE)に基づく最適制御と生成モデルとの接続を確立する。 特にハミルトン・ヤコビ・ベルマン方程式を導出し、基礎となるSDE限界の対数密度の進化を制御している。 非正規化密度から抽出する新しい拡散法を開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-02T17:59:09Z)
• Unifying Diffusion Models' Latent Space, with Applications to CycleDiffusion and Guidance [95.12230117950232]
  関係領域で独立に訓練された2つの拡散モデルから共通潜時空間が現れることを示す。 テキスト・画像拡散モデルにCycleDiffusionを適用することで、大規模なテキスト・画像拡散モデルがゼロショット画像・画像拡散エディタとして使用できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-11T15:53:52Z)

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。