論文の概要: Adding Conditional Control to Diffusion Models with Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.12120v3
• Date: Mon, 24 Feb 2025 02:16:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-25 15:51:06.756096
• Title: Adding Conditional Control to Diffusion Models with Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 強化学習を伴う拡散モデルへの条件制御の追加
• Authors: Yulai Zhao, Masatoshi Uehara, Gabriele Scalia, Sunyuan Kung, Tommaso Biancalani, Sergey Levine, Ehsan Hajiramezanali,
• Abstract要約: 拡散モデルは、生成されたサンプルの特性を正確に制御できる強力な生成モデルである。 大規模なデータセットでトレーニングされたこれらの拡散モデルは成功したが、下流の微調整プロセスに新たな制御を導入する必要があることが多い。 本研究では、オフラインデータセットを用いた強化学習(RL)に基づく新しい制御手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.06591097066811
• License:
• Abstract: Diffusion models are powerful generative models that allow for precise control over the characteristics of the generated samples. While these diffusion models trained on large datasets have achieved success, there is often a need to introduce additional controls in downstream fine-tuning processes, treating these powerful models as pre-trained diffusion models. This work presents a novel method based on reinforcement learning (RL) to add such controls using an offline dataset comprising inputs and labels. We formulate this task as an RL problem, with the classifier learned from the offline dataset and the KL divergence against pre-trained models serving as the reward functions. Our method, $\textbf{CTRL}$ ($\textbf{C}$onditioning pre-$\textbf{T}$rained diffusion models with $\textbf{R}$einforcement $\textbf{L}$earning), produces soft-optimal policies that maximize the abovementioned reward functions. We formally demonstrate that our method enables sampling from the conditional distribution with additional controls during inference. Our RL-based approach offers several advantages over existing methods. Compared to classifier-free guidance, it improves sample efficiency and can greatly simplify dataset construction by leveraging conditional independence between the inputs and additional controls. Additionally, unlike classifier guidance, it eliminates the need to train classifiers from intermediate states to additional controls. The code is available at https://github.com/zhaoyl18/CTRL.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルは、生成されたサンプルの特性を正確に制御できる強力な生成モデルである。 大規模なデータセットでトレーニングされたこれらの拡散モデルは成功したが、下流の微調整プロセスに新たな制御を導入し、これらの強力なモデルを事前訓練された拡散モデルとして扱う必要があることが多い。 本研究では、入力とラベルからなるオフラインデータセットを用いて、強化学習(RL)に基づく新たな制御法を提案する。 我々は、このタスクをRL問題として定式化し、オフラインデータセットから学習した分類器と、報酬関数として機能する事前訓練されたモデルに対するKLの発散について述べる。 我々の方法である$\textbf{CTRL}$$$\textbf{C}$onditioning pre-$\textbf{T}$rained diffusion model with $\textbf{R}$einforcement $\textbf{L}$earning は、上記の報酬関数を最大化するソフト最適ポリシーを生成する。 提案手法は,条件分布から推論中に追加の制御を施したサンプリングを可能にすることを正式に実証する。 我々のRLベースのアプローチは、既存の方法よりもいくつかのアドバンテージを提供します。 分類器のないガイダンスと比較して、サンプル効率を向上し、入力と追加制御の条件独立性を活用することでデータセット構築を大幅に単純化することができる。 さらに、分類器のガイダンスとは異なり、中間状態から追加の制御まで、分類器を訓練する必要がなくなる。 コードはhttps://github.com/zhaoyl18/CTRLで公開されている。

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