論文の概要: Controlling the Fidelity and Diversity of Deep Generative Models via Pseudo Density

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.08659v2
• Date: Thu, 3 Oct 2024 22:25:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-08 22:17:54.825943
• Title: Controlling the Fidelity and Diversity of Deep Generative Models via Pseudo Density
• Title（参考訳）: 擬似密度による深部生成モデルの忠実度と多様性の制御
• Authors: Shuangqi Li, Chen Liu, Tong Zhang, Hieu Le, Sabine Süsstrunk, Mathieu Salzmann,
• Abstract要約: 本稿では, GAN や拡散モデルなどのバイアス深層生成モデルへのアプローチを導入し, 忠実度の向上や多様性の向上を図ったデータ生成手法を提案する。 提案手法では, 擬似密度という, 個人サンプルの新たな測定基準を用いて, トレーニングとデータ生成の分布を操作する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 70.14884528360199
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce an approach to bias deep generative models, such as GANs and diffusion models, towards generating data with either enhanced fidelity or increased diversity. Our approach involves manipulating the distribution of training and generated data through a novel metric for individual samples, named pseudo density, which is based on the nearest-neighbor information from real samples. Our approach offers three distinct techniques to adjust the fidelity and diversity of deep generative models: 1) Per-sample perturbation, enabling precise adjustments for individual samples towards either more common or more unique characteristics; 2) Importance sampling during model inference to enhance either fidelity or diversity in the generated data; 3) Fine-tuning with importance sampling, which guides the generative model to learn an adjusted distribution, thus controlling fidelity and diversity. Furthermore, our fine-tuning method demonstrates the ability to improve the Frechet Inception Distance (FID) for pre-trained generative models with minimal iterations.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,GANや拡散モデルといったバイアスの深い生成モデルに対するアプローチを導入する。 提案手法では, 実検体から最も近い隣り合う情報に基づいて, 擬似密度(擬似密度)という, 個別検体のための新しい検体を用いて, トレーニングと生成データの分布を操作する。 我々のアプローチは、深層生成モデルの忠実度と多様性を調節する3つの異なる手法を提供する。 1 サンプルごとの摂動により、個々の試料をより一般的又はより特異な特性に正確に調整することができる。 2 モデル推論における重要度サンプリングにより、生成されたデータの忠実度又は多様性を高めること。 3) 重要サンプリングによる微調整により, 生成モデルを誘導し, 適応分布を学習し, 忠実度と多様性を制御できる。 さらに,Frechet Inception Distance (FID) を最小限のイテレーションで事前学習した生成モデルに対して改良する機能を示した。

関連論文リスト

• GUD: Generation with Unified Diffusion [40.64742332352373]
  拡散生成モデルは、データサンプルにノイズを徐々に付加するプロセスを反転させることで、ノイズをデータに変換する。 設計自由度を大幅に向上した拡散生成モデル統合フレームワークを開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-03T16:51:14Z)
• Constrained Diffusion Models via Dual Training [80.03953599062365]
  我々は,要求に応じて所望の分布に基づいて制約付き拡散モデルを開発する。 本稿では,制約付き拡散モデルを用いて,目的と制約の最適なトレードオフを実現する混合データ分布から新しいデータを生成することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-27T14:25:42Z)
• Provable Statistical Rates for Consistency Diffusion Models [87.28777947976573]
  最先端の性能にもかかわらず、拡散モデルは、多くのステップが伴うため、遅いサンプル生成で知られている。 本稿では, 整合性モデルに関する最初の統計理論に寄与し, 分散不整合最小化問題としてトレーニングを定式化している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-23T20:34:18Z)
• Deep Generative Sampling in the Dual Divergence Space: A Data-efficient & Interpretative Approach for Generative AI [29.13807697733638]
  自然画像の生成的サンプリングにおける顕著な成果の上に構築する。 我々は、画像に似たサンプルを生成するという、画期的な挑戦を、潜在的に過度に野心的に提案する。 統計上の課題は、小さなサンプルサイズであり、時には数百人の被験者で構成されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-10T22:35:06Z)
• Improving Out-of-Distribution Robustness of Classifiers via Generative Interpolation [56.620403243640396]
  ディープニューラルネットワークは、独立かつ同一に分散されたデータ(すなわち、d)から学習する上で、優れたパフォーマンスを達成する。 しかし、アウト・オブ・ディストリビューション(OoD)データを扱う場合、その性能は著しく低下する。 多様なOoDサンプルを合成するために,複数のドメインから学習した生成モデルを融合するための生成補間法(Generative Interpolation)を開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-23T03:53:53Z)
• Phoenix: A Federated Generative Diffusion Model [6.09170287691728]
  大規模な集中型データセットで生成モデルをトレーニングすることで、データのプライバシやセキュリティ、アクセシビリティといった面での課題が発生する可能性がある。 本稿では,フェデレートラーニング(FL)技術を用いて,複数のデータソースにまたがる拡散確率モデル(DDPM)の学習手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-07T01:43:09Z)
• Diff-Instruct: A Universal Approach for Transferring Knowledge From Pre-trained Diffusion Models [77.83923746319498]
  本稿では,任意の生成モデルの学習を指導するDiff-Instructというフレームワークを提案する。 Diff-Instructは、最先端の単一ステップ拡散モデルであることを示す。 GANモデルの精製実験により、Diff-InstructはGANモデルの事前訓練されたジェネレータを一貫して改善できることが示されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-29T04:22:57Z)
• Implicit Data Augmentation Using Feature Interpolation for Diversified Low-Shot Image Generation [11.4559888429977]
  生成モデルのトレーニングは、低データ設定で容易に発散することができる。 そこで本研究では,安定したトレーニングと多様なサンプルの合成を容易にする,新しい暗黙的データ拡張手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-04T23:55:46Z)
• How Faithful is your Synthetic Data? Sample-level Metrics for Evaluating and Auditing Generative Models [95.8037674226622]
  ドメインに依存しない方法で生成モデルの忠実度,多様性,一般化性能を特徴付ける3次元評価指標を提案する。 当社のメトリクスは、精度リコール分析により統計的発散測定を統合し、モデル忠実度と多様性のサンプルおよび分布レベルの診断を可能にします。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-17T18:25:30Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。