論文の概要: Informed Correctors for Discrete Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.21243v2
• Date: Thu, 13 Mar 2025 20:39:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-17 22:04:28.869725
• Title: Informed Correctors for Discrete Diffusion Models
• Title（参考訳）: 離散拡散モデルのためのインフォームド補正器
• Authors: Yixiu Zhao, Jiaxin Shi, Feng Chen, Shaul Druckmann, Lester Mackey, Scott Linderman,
• Abstract要約: 本稿では, 近似誤差をより確実に対応させるために, 拡散モデルにより補正器が通知される予測器・補正器サンプリング方式を提案する。 トークン化された ImageNet 256x256 において、この手法はより少ないステップで優れたサンプルを生成し、離散拡散モデルのFIDスコアを改良した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.814439169033616
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Discrete diffusion has emerged as a powerful framework for generative modeling in discrete domains, yet efficiently sampling from these models remains challenging. Existing sampling strategies often struggle to balance computation and sample quality when the number of sampling steps is reduced, even when the model has learned the data distribution well. To address these limitations, we propose a predictor-corrector sampling scheme where the corrector is informed by the diffusion model to more reliably counter the accumulating approximation errors. To further enhance the effectiveness of our informed corrector, we introduce complementary architectural modifications based on hollow transformers and a simple tailored training objective that leverages more training signal. We use a synthetic example to illustrate the failure modes of existing samplers and show how informed correctors alleviate these problems. On tokenized ImageNet 256x256, this approach consistently produces superior samples with fewer steps, achieving improved FID scores for discrete diffusion models. These results underscore the potential of informed correctors for fast and high-fidelity generation using discrete diffusion.
• Abstract（参考訳）: 離散拡散は離散領域における生成モデリングの強力なフレームワークとして登場したが、これらのモデルから効率的にサンプリングすることは依然として困難である。 既存のサンプリング戦略は、たとえモデルがデータ分布を十分に学習したとしても、サンプリングステップの数を減らしたとき、計算とサンプル品質のバランスをとるのに苦労することが多い。 これらの制約に対処するため,拡散モデルにより予測器を通知し,近似誤差をより確実に対処する予測器・補正器サンプリング手法を提案する。 インフォメーション・リフレクタの有効性をさらに高めるために,ホロウ・トランスフォーマーに基づく補完的なアーキテクチャ変更と,より多くのトレーニング信号を活用するための簡易な調整訓練目標を導入する。 既存のサンプル装置の故障モードを説明するために合成例を使用し、これらの問題をいかに情報的修正者が緩和するかを示す。 トークン化された ImageNet 256x256 において、この手法はより少ないステップで優れたサンプルを生成し、離散拡散モデルのFIDスコアを改良した。 これらの結果は、離散拡散を用いた高速かつ高忠実な生成のための情報補正の可能性を裏付けるものである。

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