論文の概要: An Overview of Diffusion Models: Applications, Guided Generation, Statistical Rates and Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.07771v1
• Date: Thu, 11 Apr 2024 14:07:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-12 13:50:01.898695
• Title: An Overview of Diffusion Models: Applications, Guided Generation, Statistical Rates and Optimization
• Title（参考訳）: 拡散モデルの概要:応用, 誘導生成, 統計率, 最適化
• Authors: Minshuo Chen, Song Mei, Jianqing Fan, Mengdi Wang,
• Abstract要約: 拡散モデルはコンピュータビジョン、オーディオ、強化学習、計算生物学において大きな成功を収めた。 経験的成功にもかかわらず、拡散モデルの理論は非常に限定的である。 本稿では,前向きな理論や拡散モデルの手法を刺激する理論的露光について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.63880337156392
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Diffusion models, a powerful and universal generative AI technology, have achieved tremendous success in computer vision, audio, reinforcement learning, and computational biology. In these applications, diffusion models provide flexible high-dimensional data modeling, and act as a sampler for generating new samples under active guidance towards task-desired properties. Despite the significant empirical success, theory of diffusion models is very limited, potentially slowing down principled methodological innovations for further harnessing and improving diffusion models. In this paper, we review emerging applications of diffusion models, understanding their sample generation under various controls. Next, we overview the existing theories of diffusion models, covering their statistical properties and sampling capabilities. We adopt a progressive routine, beginning with unconditional diffusion models and connecting to conditional counterparts. Further, we review a new avenue in high-dimensional structured optimization through conditional diffusion models, where searching for solutions is reformulated as a conditional sampling problem and solved by diffusion models. Lastly, we discuss future directions about diffusion models. The purpose of this paper is to provide a well-rounded theoretical exposure for stimulating forward-looking theories and methods of diffusion models.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルは強力で普遍的な生成AI技術であり、コンピュータビジョン、オーディオ、強化学習、計算生物学において大きな成功を収めている。 これらの応用において、拡散モデルはフレキシブルな高次元データモデリングを提供し、タスク要求特性に対するアクティブガイダンスの下で新しいサンプルを生成するサンプルとして機能する。 実験的な成功にもかかわらず、拡散モデルの理論は非常に限定的であり、拡散モデルをさらに活用し改善するための原則的な方法論の革新を遅らせる可能性がある。 本稿では,拡散モデルの新しい応用を概観し,様々な制御下でのサンプル生成について考察する。 次に、拡散モデルに関する既存の理論を概説し、それらの統計的性質とサンプリング能力について述べる。 条件付き拡散モデルから始まり、条件付き拡散モデルに接続するプログレッシブルーチンを採用する。 さらに, 条件付き拡散モデルによる高次元構造最適化の新たな方法として, 条件付きサンプリング問題として解探索を再構成し, 拡散モデルを用いて解を求める方法を提案する。 最後に,拡散モデルに関する今後の方向性について論じる。 本研究の目的は,前向きな理論や拡散モデルの手法を刺激する理論的露光を提供することである。

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