論文の概要: ComboStoc: Combinatorial Stochasticity for Diffusion Generative Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.13729v2
• Date: Fri, 24 May 2024 07:05:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-27 19:58:14.001529
• Title: ComboStoc: Combinatorial Stochasticity for Diffusion Generative Models
• Title（参考訳）: ComboStoc:拡散生成モデルのための組合せ確率性
• Authors: Rui Xu, Jiepeng Wang, Hao Pan, Yang Liu, Xin Tong, Shiqing Xin, Changhe Tu, Taku Komura, Wenping Wang,
• Abstract要約: 拡散生成モデルの既存のトレーニングスキームにより,次元と属性の組み合わせによって区切られた空間が十分に標本化されていないことを示す。 構造を完全に活用するプロセスを構築し,ComboStocという名前でこの問題に対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.82630283336051
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: In this paper, we study an under-explored but important factor of diffusion generative models, i.e., the combinatorial complexity. Data samples are generally high-dimensional, and for various structured generation tasks, there are additional attributes which are combined to associate with data samples. We show that the space spanned by the combination of dimensions and attributes is insufficiently sampled by existing training scheme of diffusion generative models, causing degraded test time performance. We present a simple fix to this problem by constructing stochastic processes that fully exploit the combinatorial structures, hence the name ComboStoc. Using this simple strategy, we show that network training is significantly accelerated across diverse data modalities, including images and 3D structured shapes. Moreover, ComboStoc enables a new way of test time generation which uses insynchronized time steps for different dimensions and attributes, thus allowing for varying degrees of control over them.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,拡散生成モデル,すなわち組合せ複雑性の未解明だが重要な要因について検討する。 データサンプルは一般に高次元であり、様々な構造化された生成タスクには、データサンプルに関連付けるために付加的な属性が存在する。 本研究では,従来の拡散生成モデルのトレーニングスキームにより,次元と属性の組み合わせによる空間のサンプル化が不十分であることが示され,試験時間性能が劣化することを示した。 本稿では, 組合せ構造を完全に活用する確率過程を構築することで, この問題に対する簡単な修正を行う。 この単純な戦略を用いて、画像や3次元構造形状を含む様々なデータモダリティにおいて、ネットワークトレーニングが著しく加速されていることを示す。 さらに、ComboStocは、異なる次元と属性に対して非同期のタイムステップを使用する新しいテスト時間生成を可能にする。

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