論文の概要: Connective Viewpoints of Signal-to-Noise Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.04221v1
• Date: Thu, 8 Aug 2024 05:09:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-09 16:40:03.129230
• Title: Connective Viewpoints of Signal-to-Noise Diffusion Models
• Title（参考訳）: 信号-雑音拡散モデルの接続的視点
• Authors: Khanh Doan, Long Tung Vuong, Tuan Nguyen, Anh Tuan Bui, Quyen Tran, Thanh-Toan Do, Dinh Phung, Trung Le,
• Abstract要約: 本稿では,信号対雑音比(SNR)のレンズと情報理論との関連性から,ノイズスケジューラの包括的視点について考察する。 我々は推論プロセスの性能を高めるために一般化された後方方程式を開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.68133847551176
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Diffusion models (DM) have become fundamental components of generative models, excelling across various domains such as image creation, audio generation, and complex data interpolation. Signal-to-Noise diffusion models constitute a diverse family covering most state-of-the-art diffusion models. While there have been several attempts to study Signal-to-Noise (S2N) diffusion models from various perspectives, there remains a need for a comprehensive study connecting different viewpoints and exploring new perspectives. In this study, we offer a comprehensive perspective on noise schedulers, examining their role through the lens of the signal-to-noise ratio (SNR) and its connections to information theory. Building upon this framework, we have developed a generalized backward equation to enhance the performance of the inference process.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデル(DM)は生成モデルの基本的な構成要素となり、画像生成、音声生成、複雑なデータ補間といった様々な領域で優れている。 信号対雑音拡散モデルは、ほとんどの最先端拡散モデルをカバーする多様なファミリーを構成する。 様々な観点から信号-雑音拡散モデル(S2N)を研究する試みはいくつかあるが、異なる視点を結合し、新しい視点を探求する包括的な研究が必要である。 本研究では,信号対雑音比(SNR)のレンズと情報理論との関連性から,ノイズスケジューラを包括的に考察する。 この枠組みに基づいて、推論プロセスの性能を高めるために一般化された後方方程式を開発した。

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