論文の概要: Structure Preserving Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.19369v2
• Date: Tue, 11 Mar 2025 14:42:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-12 22:35:51.158072
• Title: Structure Preserving Diffusion Models
• Title（参考訳）: 拡散モデルを用いた構造保存
• Authors: Haoye Lu, Spencer Szabados, Yaoliang Yu,
• Abstract要約: 本稿では,構造保存拡散モデル(SPDM)に焦点を当てる。 拡散過程に影響を及ぼす幾何学的構造を考慮した新しい枠組みを提案する。 画像雑音の低減とスタイル伝達を実現する等変拡散ブリッジモデルを実装した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.374406313635966
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In recent years, diffusion models have become the leading approach for distribution learning. This paper focuses on structure-preserving diffusion models (SPDM), a specific subset of diffusion processes tailored for distributions with inherent structures, such as group symmetries. We complement existing sufficient conditions for constructing SPDMs by proving complementary necessary ones. Additionally, we propose a new framework that considers the geometric structures affecting the diffusion process. Leveraging this framework, we design a structure-preserving bridge model that maintains alignment between the model's endpoint couplings. Empirical evaluations on equivariant diffusion models demonstrate their effectiveness in learning symmetric distributions and modeling transitions between them. Experiments on real-world medical images confirm that our models preserve equivariance while maintaining high sample quality. We also showcase the practical utility of our framework by implementing an equivariant denoising diffusion bridge model, which achieves reliable equivariant image noise reduction and style transfer, irrespective of prior knowledge of image orientation.
• Abstract（参考訳）: 近年,拡散モデルが分散学習の先駆的アプローチとなっている。 本稿では,群対称性などの固有構造を持つ分布に適した拡散過程の特定のサブセットである構造保存拡散モデル(SPDM)に焦点を当てる。 相補的な必要条件を証明し,既存のSPDM構築条件を補完する。 さらに,拡散過程に影響を及ぼす幾何学的構造を考慮した新しい枠組みを提案する。 このフレームワークを活用することで、モデルのエンドポイント結合間の整合性を維持する構造保存ブリッジモデルを設計する。 等変拡散モデルの実験的評価は、対称分布の学習とそれらの間のモデリング遷移における効果を示す。 実世界の医用画像における実験により,我々のモデルは高画質を維持しながら同値であることが確認された。 また,画像方向の事前の知識に拘わらず,信頼性の高い同変画像雑音低減とスタイル転送を実現する同変拡散ブリッジモデルを実装することで,本フレームワークの実用性を示す。

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