Fugu-MT 論文翻訳(概要): Bidirectional Consistency Models

論文の概要: Bidirectional Consistency Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.18035v2
Date: Sat, 30 Mar 2024 13:28:54 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-02 13:25:26.487363
Title: Bidirectional Consistency Models
Title（参考訳）: 双方向一貫性モデル
Authors: Liangchen Li, Jiajun He,
Abstract要約: 拡散モデル(DM)は、ランダムなベクトルを反復的に認知することで、驚くほど高品質なサンプルを生成することができる。 DMはまた、確率フロー常微分方程式(PF ODE)に沿って後方に移動することにより、入力画像から雑音への逆変換も可能である。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.486435467709869
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Diffusion models (DMs) are capable of generating remarkably high-quality samples by iteratively denoising a random vector, a process that corresponds to moving along the probability flow ordinary differential equation (PF ODE). Interestingly, DMs can also invert an input image to noise by moving backward along the PF ODE, a key operation for downstream tasks such as interpolation and image editing. However, the iterative nature of this process restricts its speed, hindering its broader application. Recently, Consistency Models (CMs) have emerged to address this challenge by approximating the integral of the PF ODE, largely reducing the number of iterations. Yet, the absence of an explicit ODE solver complicates the inversion process. To resolve this, we introduce the Bidirectional Consistency Model (BCM), which learns a single neural network that enables both forward and backward traversal along the PF ODE, efficiently unifying generation and inversion tasks within one framework. Notably, our proposed method enables one-step generation and inversion while also allowing the use of additional steps to enhance generation quality or reduce reconstruction error. Furthermore, by leveraging our model's bidirectional consistency, we introduce a sampling strategy that can enhance FID while preserving the generated image content. We further showcase our model's capabilities in several downstream tasks, such as interpolation and inpainting, and present demonstrations of potential applications, including blind restoration of compressed images and defending black-box adversarial attacks.
Abstract（参考訳）: 拡散モデル(DM)は、確率フロー常微分方程式(PF ODE)に沿って移動するプロセスであるランダムベクトルを反復的に認知することで、驚くほど高品質なサンプルを生成することができる。興味深いことに、DMは、補間や画像編集といった下流タスクのキー操作であるPFODEに沿って後方に移動することで、入力画像からノイズへの変換も可能である。しかし、このプロセスの反復的な性質は、その速度を制限し、より広範な応用を妨げる。近年、PF ODEの積分を近似することにより、CM(Consistency Models)がこの問題に対処し、イテレーションの数を大幅に削減している。しかし、明示的なODEソルバが存在しないことは、反転過程を複雑にする。これを解決するために,PF ODE に沿った前方と後方の両方のトラバースが可能な単一ニューラルネットワークを学習し,ひとつのフレームワーク内で生成タスクと反転タスクを効率的に統一する双方向一貫性モデル (BCM) を導入する。特に,提案手法では,1ステップ生成と逆変換が可能であり,さらに生成品質の向上や再構成誤差の低減のために追加ステップを使用することが可能である。さらに,モデルの双方向一貫性を活用することで,生成した画像コンテンツを保存しながらFIDを向上させるサンプリング戦略を導入する。我々はさらに、補間や塗装などの下流タスクにおいて、我々のモデル能力を示すとともに、圧縮画像のブラインド復元やブラックボックスの敵攻撃の防御など、潜在的な応用のデモンストレーションを行う。

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