論文の概要: Rethinking cluster-conditioned diffusion models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.00570v1
• Date: Fri, 1 Mar 2024 14:47:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-05 17:06:11.918414
• Title: Rethinking cluster-conditioned diffusion models
• Title（参考訳）: クラスター条件拡散モデルの再考
• Authors: Nikolas Adaloglou and Tim Kaiser and Felix Michels and Markus Kollmann
• Abstract要約: 画像クラスタリングに関する個々のコンポーネントが3つのデータセット間の画像合成にどのように影響するかを明らかにする。 画像合成(視覚群)に関して最適なクラスタの粒度を考えると,クラスタコンディショニングは最先端のFIDを実現することができる。 本稿では,特徴に基づくクラスタリングのみを用いて,視覚群の探索空間を小さくする上層クラスタ境界を導出する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.597617022056624
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present a comprehensive experimental study on image-level conditioning for diffusion models using cluster assignments. We elucidate how individual components regarding image clustering impact image synthesis across three datasets. By combining recent advancements from image clustering and diffusion models, we show that, given the optimal cluster granularity with respect to image synthesis (visual groups), cluster-conditioning can achieve state-of-the-art FID (i.e. 1.67, 2.17 on CIFAR10 and CIFAR100 respectively), while attaining a strong training sample efficiency. Finally, we propose a novel method to derive an upper cluster bound that reduces the search space of the visual groups using solely feature-based clustering. Unlike existing approaches, we find no significant connection between clustering and cluster-conditional image generation. The code and cluster assignments will be released.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,クラスタ割り当てを用いた拡散モデルの画像レベル条件付けに関する包括的実験を行う。 画像クラスタリングに関する個々のコンポーネントが3つのデータセット間の画像合成にどのように影響するかを明らかにする。 画像クラスタリングと拡散モデルの最近の進歩を組み合わせることで、画像合成(視覚群)に関して最適なクラスタ粒度を考慮すれば、クラスタコンディショニングは最先端のFID(CIFAR10では1.67、CIFAR100では2.17)を達成でき、強力なトレーニングサンプル効率が得られることを示す。 最後に,機能ベースのクラスタリングのみを用いて,視覚群の探索空間を減少させる上層クラスタ境界を導出する新しい手法を提案する。 既存のアプローチと異なり、クラスタリングとクラスタ条件画像生成の間には大きな関係がない。 コードとクラスタの割り当てがリリースされる。

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