論文の概要: Understanding Hallucinations in Diffusion Models through Mode Interpolation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.09358v1
• Date: Thu, 13 Jun 2024 17:43:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-14 16:25:49.624380
• Title: Understanding Hallucinations in Diffusion Models through Mode Interpolation
• Title（参考訳）: モード補間による拡散モデルにおける幻覚の理解
• Authors: Sumukh K Aithal, Pratyush Maini, Zachary C. Lipton, J. Zico Kolter,
• Abstract要約: 拡散モデルにおける特定の障害モードについて検討し、これをモードモードと呼ぶ。 トレーニングセット内のデータモード間の拡散モデルを円滑に"補間"し,元のトレーニング分布の支持から完全に外れたサンプルを生成する。 幻覚が、かつて存在しなかった形の組み合わせをいかに生み出すかを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 89.10226585746848
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Colloquially speaking, image generation models based upon diffusion processes are frequently said to exhibit "hallucinations," samples that could never occur in the training data. But where do such hallucinations come from? In this paper, we study a particular failure mode in diffusion models, which we term mode interpolation. Specifically, we find that diffusion models smoothly "interpolate" between nearby data modes in the training set, to generate samples that are completely outside the support of the original training distribution; this phenomenon leads diffusion models to generate artifacts that never existed in real data (i.e., hallucinations). We systematically study the reasons for, and the manifestation of this phenomenon. Through experiments on 1D and 2D Gaussians, we show how a discontinuous loss landscape in the diffusion model's decoder leads to a region where any smooth approximation will cause such hallucinations. Through experiments on artificial datasets with various shapes, we show how hallucination leads to the generation of combinations of shapes that never existed. Finally, we show that diffusion models in fact know when they go out of support and hallucinate. This is captured by the high variance in the trajectory of the generated sample towards the final few backward sampling process. Using a simple metric to capture this variance, we can remove over 95% of hallucinations at generation time while retaining 96% of in-support samples. We conclude our exploration by showing the implications of such hallucination (and its removal) on the collapse (and stabilization) of recursive training on synthetic data with experiments on MNIST and 2D Gaussians dataset. We release our code at https://github.com/locuslab/diffusion-model-hallucination.
• Abstract（参考訳）: 口語的に言えば、拡散過程に基づく画像生成モデルは、トレーニングデータでは起こり得ない「幻覚」を示すとしばしば言われる。 しかし、このような幻覚はどこから来るのか? 本稿では,拡散モデルにおける特定の障害モードについて検討し,これをモード補間と呼ぶ。 具体的には、拡散モデルがトレーニングセット内の近傍のデータモード間で円滑に「補間」され、元のトレーニング分布の支持外にあるサンプルが生成されることを発見し、この現象によって拡散モデルが実際のデータに存在しない人工物(幻覚)を生成する。 我々は,この現象の原因と発現について系統的に研究する。 1Dおよび2Dガウスの実験を通して、拡散モデルのデコーダにおける不連続な損失景観が、どんな滑らかな近似もそのような幻覚を引き起こす領域にどのように導かれるかを示す。 様々な形状の人工データセットの実験を通して、幻覚が、これまで存在しなかった形状の組み合わせをいかに生み出すかを示す。 最後に、拡散モデルが実際に、彼らがサポートをやめて幻覚になったときを知っていることを示す。 これは、最後の数個の後方サンプリングプロセスに向けて、生成されたサンプルの軌道の高ばらつきによって捉えられる。 この分散を捉えるために単純な測定値を用いることで、95%以上の幻覚を世代ごとに除去し、96%の非支持サンプルを保持できる。 本研究は,MNISTおよび2次元ガウスデータセットを用いた合成データに対する再帰的トレーニングの崩壊(および安定化)に対する幻覚(とその除去)の影響を示すことにより,本研究を結論付けている。 コードをhttps://github.com/locuslab/diffusion-model-hallucinationでリリースしています。

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