論文の概要: Diffusion Bridge Implicit Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.15885v2
• Date: Wed, 23 Oct 2024 21:04:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-25 16:43:22.567214
• 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。 我々は,拡散モデルで確立されたレシピに動機づけられた,余分な訓練を伴わないDDBMの高速サンプリングの第一歩を踏み出す。 我々は、高次数値解法を誘導する、新しい、単純で洞察に富んだ常微分方程式(ODE)を誘導する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.213664260896103
• License:
• 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 take the first step in fast sampling of DDBMs without extra training, motivated by the well-established recipes in diffusion models. We generalize DDBMs via a class of non-Markovian diffusion bridges defined on the discretized timesteps concerning sampling, which share the same marginal distributions and training objectives, and give rise to generative processes ranging from stochastic to deterministic, resulting in diffusion bridge implicit models (DBIMs). DBIMs are not only up to 25$\times$ faster than the vanilla sampler of DDBMs but also induce a novel, simple, and insightful form of ordinary differential equation (ODE) which inspires high-order numerical solvers. Moreover, DBIMs maintain the generation diversity in a distinguished way, by using a booting noise in the initial sampling step, which enables faithful encoding, reconstruction, and semantic interpolation in image translation tasks. Code is available at \url{https://github.com/thu-ml/DBIM}.
• 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,拡散モデルで確立されたレシピに動機づけられた,余分な訓練を伴わないDDBMの高速サンプリングの第一歩を踏み出す。 我々は,同じ限界分布とトレーニング目標を共有するサンプリングに関する離散化されたタイムステップ上に定義された非マルコフ拡散ブリッジのクラスを通じてDDBMを一般化し,確率的から決定論的まで生成過程を生じさせ,拡散橋暗黙モデル(DBIM)をもたらす。 DBIMは、DDBMのバニラサンプルよりも25$\times$速いだけでなく、高次数値解法を誘発する新しい、単純で洞察に富んだ常微分方程式(ODE)を誘導する。 さらに、DBIMは、画像翻訳タスクにおいて、忠実なエンコーディング、再構築、意味補間を可能にする最初のサンプリングステップでブートノイズを使用することで、生成の多様性を顕著に維持する。 コードは \url{https://github.com/thu-ml/DBIM} で入手できる。

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