論文の概要: Consistent Diffusion Meets Tweedie: Training Exact Ambient Diffusion Models with Noisy Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.10177v2
- Date: Mon, 22 Jul 2024 11:31:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-24 01:51:11.428983
- Title: Consistent Diffusion Meets Tweedie: Training Exact Ambient Diffusion Models with Noisy Data
- Title（参考訳）: Consistent Diffusion Meet with Tweedie: Training Exact Ambient Diffusion Models with Noisy Data
- Authors: Giannis Daras, Alexandros G. Dimakis, Constantinos Daskalakis,
- Abstract要約: アンビエント拡散(アンビエント拡散、アンビエント拡散、アンビエント拡散、アンビエント拡散、アンビエント拡散、アンビエント拡散、アンビエント拡散、アンビエント拡散、アンビエント拡散、アンビエント拡散、アンビエント拡散、アンビエント拡散、アンビエント拡散、アンビエント拡散
本稿では,ノイズの多い学習データのみを考慮し,故障のない分布から確実にサンプルを採取する拡散モデルのトレーニングのための最初のフレームワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 74.2507346810066
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Ambient diffusion is a recently proposed framework for training diffusion models using corrupted data. Both Ambient Diffusion and alternative SURE-based approaches for learning diffusion models from corrupted data resort to approximations which deteriorate performance. We present the first framework for training diffusion models that provably sample from the uncorrupted distribution given only noisy training data, solving an open problem in this space. Our key technical contribution is a method that uses a double application of Tweedie's formula and a consistency loss function that allows us to extend sampling at noise levels below the observed data noise. We also provide further evidence that diffusion models memorize from their training sets by identifying extremely corrupted images that are almost perfectly reconstructed, raising copyright and privacy concerns. Our method for training using corrupted samples can be used to mitigate this problem. We demonstrate this by fine-tuning Stable Diffusion XL to generate samples from a distribution using only noisy samples. Our framework reduces the amount of memorization of the fine-tuning dataset, while maintaining competitive performance.
- Abstract（参考訳）: アンビエント拡散(アンビエント拡散、アンビエント拡散、アンビエント拡散、アンビエント拡散、アンビエント拡散、アンビエント拡散、アンビエント拡散、アンビエント拡散)は、
Ambient Diffusionと別のSUREベースのアプローチは、劣化したデータリゾートから性能を低下させる近似まで、拡散モデルを学習する。
本稿では, ノイズの多い学習データのみを用いて, 故障のない分布から, 確実にサンプリング可能な拡散モデルのトレーニングフレームワークを提案する。
我々の重要な技術的貢献は、ツイーディの公式の二重応用と、観測されたデータノイズの下のノイズレベルにおけるサンプリングを拡張できる一貫性損失関数を利用する方法である。
さらに、拡散モデルは、ほぼ完全に再構成された極端に破損した画像を特定し、著作権やプライバシーの懸念を提起することで、トレーニングセットから記憶する証拠も提供します。
本手法では, この問題を緩和するために, 劣化したサンプルを用いたトレーニング法を用いることができる。
本研究では, 安定拡散XLを微調整し, ノイズサンプルのみを用いて分布から試料を生成する。
我々のフレームワークは、競争性能を維持しながら、微調整データセットの記憶量を削減します。
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