論文の概要: The Tree of Diffusion Life: Evolutionary Embeddings to Understand the Generation Process of Diffusion Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.17462v1
- Date: Tue, 25 Jun 2024 11:05:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-26 14:42:03.046485
- Title: The Tree of Diffusion Life: Evolutionary Embeddings to Understand the Generation Process of Diffusion Models
- Title（参考訳）: 拡散寿命木-拡散モデルの生成過程を理解するための進化的埋め込み-
- Authors: Vidya Prasad, Hans van Gorp, Christina Humer, Anna Vilanova, Nicola Pezzotti,
- Abstract要約: Tree of Diffusion Life (TDL) は拡散モデルの生成過程におけるデータの進化を理解する方法である。
TDLは、様々な反復のインスタンスを通して拡散モデルの生成空間をサンプリングし、画像エンコーダを使用してこれらのサンプルから意味的意味を抽出する。
これは、高次元の関係を保ちながら反復を明示的に符号化する新しい進化的埋め込みアルゴリズムを採用している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.353466020397348
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Diffusion models generate high-quality samples by corrupting data with Gaussian noise and iteratively reconstructing it with deep learning, slowly transforming noisy images into refined outputs. Understanding this data evolution is important for interpretability but is complex due to its high-dimensional evolutionary nature. While traditional dimensionality reduction methods like t-distributed stochastic neighborhood embedding (t-SNE) aid in understanding high-dimensional spaces, they neglect evolutionary structure preservation. Hence, we propose Tree of Diffusion Life (TDL), a method to understand data evolution in the generative process of diffusion models. TDL samples a diffusion model's generative space via instances with varying prompts and employs image encoders to extract semantic meaning from these samples, projecting them to an intermediate space. It employs a novel evolutionary embedding algorithm that explicitly encodes the iterations while preserving the high-dimensional relations, facilitating the visualization of data evolution. This embedding leverages three metrics: a standard t-SNE loss to group semantically similar elements, a displacement loss to group elements from the same iteration step, and an instance alignment loss to align elements of the same instance across iterations. We present rectilinear and radial layouts to represent iterations, enabling comprehensive exploration. We assess various feature extractors and highlight TDL's potential with prominent diffusion models like GLIDE and Stable Diffusion with different prompt sets. TDL simplifies understanding data evolution within diffusion models, offering valuable insights into their functioning.
- Abstract（参考訳）: 拡散モデルは、ガウスノイズでデータを破損させ、それをディープラーニングで反復的に再構成し、ノイズの多い画像を徐々に洗練された出力に変換することによって、高品質なサンプルを生成する。
このデータの進化を理解することは解釈可能性にとって重要であるが、その高次元の進化の性質のために複雑である。
t分布確率的近傍埋め込み (t-SNE) のような伝統的な次元減少法は高次元空間の理解に役立つが、それらは進化的構造保存を無視する。
そこで本研究では,拡散モデルの生成過程におけるデータ進化を理解する方法として,拡散寿命木(TDL)を提案する。
TDLは、様々なプロンプトを持つインスタンスを通して拡散モデルの生成空間をサンプリングし、画像エンコーダを使用してこれらのサンプルから意味を抽出し、中間空間に投影する。
このアルゴリズムは、高次元の関係を保ちながら反復を明示的に符号化し、データの進化を可視化する新しい進化的埋め込みアルゴリズムを採用している。
この埋め込みは、3つのメトリクスを利用する: 標準的なt-SNEの損失、意味的に類似した要素をグループ化する損失、同じイテレーションステップからグループ要素をグループ化する損失、同じインスタンスの要素をイテレーション間で整列させるインスタンスアライメントの損失。
我々は,反復を表現し,総合的な探索を可能にするリチリニアおよびラジアルレイアウトを提案する。
我々は,様々な特徴抽出器を評価し,異なるプロンプトセットによるGLIDEや安定拡散といった顕著な拡散モデルを用いてTDLの可能性を強調した。
TDLは拡散モデルにおけるデータ進化の理解を単純化し、それらの機能に関する貴重な洞察を提供する。
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