論文の概要: Diffusion Bridge Implicit Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.15885v1
• Date: Fri, 24 May 2024 19:08:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-29 02:20:04.343713
• Title: Diffusion Bridge Implicit Models
• Title（参考訳）: 拡散ブリッジインプリシットモデル
• Authors: Kaiwen Zheng, Guande He, Jianfei Chen, Fan Bao, Jun Zhu,
• Abstract要約: 分散ブリッジモデル(DDBM)は、2つの任意の対の分布を補間するための拡散モデルの強力な変種である。 本稿では,拡散橋暗黙モデル(DBIM)について,余分な訓練を伴わない拡散橋の高速サンプリングについて述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.213664260896103
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Denoising diffusion bridge models (DDBMs) are a powerful variant of diffusion models for interpolating between two arbitrary paired distributions given as endpoints. Despite their promising performance in tasks like image translation, DDBMs require a computationally intensive sampling process that involves the simulation of a (stochastic) differential equation through hundreds of network evaluations. In this work, we present diffusion bridge implicit models (DBIMs) for accelerated sampling of diffusion bridges without extra training. We generalize DDBMs via a class of non-Markovian diffusion bridges defined on the discretized timesteps concerning sampling, which share the same training objective as DDBMs. These generalized diffusion bridges give rise to generative processes ranging from stochastic to deterministic (i.e., an implicit probabilistic model) while being up to 25$\times$ faster than the vanilla sampler of DDBMs. Moreover, the deterministic sampling procedure yielded by DBIMs enables faithful encoding and reconstruction by a booting noise used in the initial sampling step, and allows us to perform semantically meaningful interpolation in image translation tasks by regarding the booting noise as the latent variable.
• Abstract（参考訳）: 拡散ブリッジモデル(DDBM)は、エンドポイントとして与えられる2つの任意のペア分布を補間するための拡散モデルの強力な変種である。 画像翻訳のようなタスクにおいて有望な性能にもかかわらず、DDBMは数百のネットワーク評価を通じて(確率的な)微分方程式のシミュレーションを含む計算集約的なサンプリングプロセスを必要とする。 本研究では,拡散橋暗黙モデル(DBIM)を提案する。 我々は,DDBMと同一の訓練目標を持つサンプリングに関する離散時間ステップで定義された非マルコフ拡散ブリッジのクラスを介してDDBMを一般化する。 これらの一般化拡散ブリッジは確率的から決定論的(すなわち暗黙の確率論的モデル)まで生成過程を引き起こし、DDBMのバニラサンプルよりも25$\times$速い。 さらに,DBIMによって得られる決定論的サンプリング処理により,初期サンプリングステップで使用されるブートノイズによる忠実な符号化と再構築が可能となり,遅延変数としてのブートノイズについて,画像翻訳タスクにおいて意味的に意味のある補間を行うことができる。

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