論文の概要: Slight Corruption in Pre-training Data Makes Better Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.20494v1
• Date: Thu, 30 May 2024 21:35:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-03 18:05:15.020184
• Title: Slight Corruption in Pre-training Data Makes Better Diffusion Models
• Title（参考訳）: 事前学習データにおける光崩壊による拡散モデルの改善
• Authors: Hao Chen, Yujin Han, Diganta Misra, Xiang Li, Kai Hu, Difan Zou, Masashi Sugiyama, Jindong Wang, Bhiksha Raj,
• Abstract要約: 拡散モデル(DM)は、高品質な画像、オーディオ、ビデオを生成する際、顕著な能力を示している。 DMは大規模なデータセットでの広範な事前トレーニングの恩恵を受ける。 しかしながら、事前トレーニングデータセットは、しばしば、データを正確に記述しないような、破損したペアを含んでいる。 本稿では,DMの事前学習データにそのような汚職が及ぼす影響について,初めて包括的研究を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 71.90034201302397
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Diffusion models (DMs) have shown remarkable capabilities in generating realistic high-quality images, audios, and videos. They benefit significantly from extensive pre-training on large-scale datasets, including web-crawled data with paired data and conditions, such as image-text and image-class pairs. Despite rigorous filtering, these pre-training datasets often inevitably contain corrupted pairs where conditions do not accurately describe the data. This paper presents the first comprehensive study on the impact of such corruption in pre-training data of DMs. We synthetically corrupt ImageNet-1K and CC3M to pre-train and evaluate over 50 conditional DMs. Our empirical findings reveal that various types of slight corruption in pre-training can significantly enhance the quality, diversity, and fidelity of the generated images across different DMs, both during pre-training and downstream adaptation stages. Theoretically, we consider a Gaussian mixture model and prove that slight corruption in the condition leads to higher entropy and a reduced 2-Wasserstein distance to the ground truth of the data distribution generated by the corruptly trained DMs. Inspired by our analysis, we propose a simple method to improve the training of DMs on practical datasets by adding condition embedding perturbations (CEP). CEP significantly improves the performance of various DMs in both pre-training and downstream tasks. We hope that our study provides new insights into understanding the data and pre-training processes of DMs.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデル(DM)は、現実的な高品質の画像、オーディオ、ビデオを生成する際、顕著な能力を示している。 これは、ペア化されたデータと、画像テキストや画像クラスのペアのような条件を持つWebクロールデータを含む、大規模なデータセットの広範な事前トレーニングの恩恵を受ける。 厳密なフィルタリングにも拘わらず、これらの事前学習データセットは、データを正確に記述していない状態の破損したペアを必然的に含んでいる。 本稿では,DMの事前学習データにそのような汚職が及ぼす影響について,初めて包括的研究を行った。 画像Net-1KとCC3Mを合成分解し,50以上の条件DMを評価した。 実験により, 事前訓練および下流適応段階において, 画像の品質, 多様性, 忠実度を著しく向上させることができることが明らかとなった。 理論的には,ガウス混合モデルについて考察し,この条件下での微弱な破損が,不正に訓練されたDMが生み出すデータ分布の基底真実に対するエントロピーと2-ワッサーシュタイン距離を減少させることを示す。 そこで本研究では,条件埋め込み摂動(CEP)を付加することにより,実用的なデータセット上でのDMのトレーニングを改善するための簡単な手法を提案する。 CEPは、トレーニング前タスクと下流タスクの両方において、様々なDMの性能を大幅に改善する。 我々は、DMのデータと事前学習プロセスを理解するための新たな洞察を提供することを期待している。

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