論文の概要: Isometric Representation Learning for Disentangled Latent Space of Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.11451v1
• Date: Tue, 16 Jul 2024 07:36:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-17 16:12:18.417164
• Title: Isometric Representation Learning for Disentangled Latent Space of Diffusion Models
• Title（参考訳）: 拡散モデルの非交叉潜在空間に対する等尺的表現学習
• Authors: Jaehoon Hahm, Junho Lee, Sunghyun Kim, Joonseok Lee,
• Abstract要約: 等方的拡散(Isometric Diffusion)を提案し、幾何正則化器を備えた拡散モデルを用いてモデルを誘導し、トレーニングデータ多様体の幾何学的音響潜在空間を学習する。 このアプローチにより拡散モデルはより不整合な潜在空間を学習することができ、より滑らかで正確に逆転し、潜在空間に直接属性を制御できるようになる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.64488229224982
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The latent space of diffusion model mostly still remains unexplored, despite its great success and potential in the field of generative modeling. In fact, the latent space of existing diffusion models are entangled, with a distorted mapping from its latent space to image space. To tackle this problem, we present Isometric Diffusion, equipping a diffusion model with a geometric regularizer to guide the model to learn a geometrically sound latent space of the training data manifold. This approach allows diffusion models to learn a more disentangled latent space, which enables smoother interpolation, more accurate inversion, and more precise control over attributes directly in the latent space. Our extensive experiments consisting of image interpolations, image inversions, and linear editing show the effectiveness of our method.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルの潜在空間は、生成モデリングの分野で大きな成功と可能性にもかかわらず、いまだに未解明のままである。 実際、既存の拡散モデルの潜在空間は、その潜在空間からイメージ空間への歪んだ写像で絡み合っている。 この問題に対処するため,幾何正規化器を備えた拡散モデルを用いて,トレーニングデータ多様体の幾何学的音響潜在空間を学習する。 このアプローチにより、拡散モデルはより不整合な潜在空間を学習することができ、より滑らかな補間、より正確な反転、より正確な潜在空間の属性の制御を可能にする。 画像補間, 画像反転, 線形編集による広範囲な実験により, 提案手法の有効性が示された。

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