論文の概要: Diffusion Rejection Sampling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.17880v1
• Date: Tue, 28 May 2024 07:00:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-29 20:07:07.486414
• Title: Diffusion Rejection Sampling
• Title（参考訳）: 拡散リジェクションサンプリング
• Authors: Byeonghu Na, Yeongmin Kim, Minsang Park, Donghyeok Shin, Wanmo Kang, Il-Chul Moon,
• Abstract要約: Diffusion Rejection Sampling (DiffRS) は、サンプリングされたトランジションカーネルを各タイムステップで真のカーネルと整列するリジェクションサンプリングスキームである。 提案手法は, 各中間段階における試料の品質を評価し, 試料に応じて異なる作業で精製する機構とみなすことができる。 実験により,ベンチマークデータセット上でのDiffRSの最先端性能と高速拡散サンプリングおよび大規模テキスト・画像拡散モデルに対するDiffRSの有効性を実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.945372555871414
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent advances in powerful pre-trained diffusion models encourage the development of methods to improve the sampling performance under well-trained diffusion models. This paper introduces Diffusion Rejection Sampling (DiffRS), which uses a rejection sampling scheme that aligns the sampling transition kernels with the true ones at each timestep. The proposed method can be viewed as a mechanism that evaluates the quality of samples at each intermediate timestep and refines them with varying effort depending on the sample. Theoretical analysis shows that DiffRS can achieve a tighter bound on sampling error compared to pre-trained models. Empirical results demonstrate the state-of-the-art performance of DiffRS on the benchmark datasets and the effectiveness of DiffRS for fast diffusion samplers and large-scale text-to-image diffusion models. Our code is available at https://github.com/aailabkaist/DiffRS.
• Abstract（参考訳）: 強力な事前学習拡散モデルの最近の進歩は、十分に訓練された拡散モデルの下でサンプリング性能を改善する方法の開発を促進する。 本稿では,DiffRS (Diffusion Rejection Sampling) を導入し,各タイミングでサンプリングトランジションカーネルを真のカーネルに整列させるリジェクションサンプリング方式を提案する。 提案手法は, 各中間段階における試料の品質を評価し, 試料に応じて異なる作業で精製する機構とみなすことができる。 理論的解析により、DiffRSは事前訓練されたモデルと比較してサンプリング誤差に厳密な境界を達成できることが示されている。 実験により,ベンチマークデータセット上でのDiffRSの最先端性能と高速拡散サンプリングおよび大規模テキスト・画像拡散モデルに対するDiffRSの有効性を実証した。 私たちのコードはhttps://github.com/aailabkaist/DiffRS.comで公開されています。

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