論文の概要: Simplified Diffusion Schrödinger Bridge

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.14623v4
• Date: Tue, 13 Aug 2024 04:34:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-14 22:45:05.749831
• Title: Simplified Diffusion Schrödinger Bridge
• Title（参考訳）: 簡易拡散シュレーディンガー橋
• Authors: Zhicong Tang, Tiankai Hang, Shuyang Gu, Dong Chen, Baining Guo,
• Abstract要約: 本稿では,拡散シュル「オーディンガー橋 (DSB) の新規な簡易化について紹介する。 これは複雑なデータ生成におけるDSBの限界に対処し、より高速な収束と性能向上を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.492662903341966
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper introduces a novel theoretical simplification of the Diffusion Schr\"odinger Bridge (DSB) that facilitates its unification with Score-based Generative Models (SGMs), addressing the limitations of DSB in complex data generation and enabling faster convergence and enhanced performance. By employing SGMs as an initial solution for DSB, our approach capitalizes on the strengths of both frameworks, ensuring a more efficient training process and improving the performance of SGM. We also propose a reparameterization technique that, despite theoretical approximations, practically improves the network's fitting capabilities. Our extensive experimental evaluations confirm the effectiveness of the simplified DSB, demonstrating its significant improvements. We believe the contributions of this work pave the way for advanced generative modeling.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、複雑なデータ生成におけるDSBの限界に対処し、より高速な収束と性能向上を実現するため、Score-based Generative Models (SGMs) との一体化を容易にするDiffusion Schr\"odinger Bridge (DSB) の新たな理論的単純化を提案する。 DSB の初期ソリューションとして SGM を採用することで,本手法は両フレームワークの長所を生かし,より効率的なトレーニングプロセスの確保と SGM の性能向上を実現している。 また、理論的近似にも拘わらず、ネットワークの適合性を実質的に改善するパラメータ化手法を提案する。 本研究は,DSBの簡易化の有効性を実験的に検証し,その大幅な改善を実証した。 この研究の貢献が、先進的な生成モデリングの道を開くと信じている。

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