論文の概要: Causal Deciphering and Inpainting in Spatio-Temporal Dynamics via Diffusion Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.19608v1
• Date: Wed, 30 Oct 2024 07:52:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-05 22:18:46.532220
• Title: Causal Deciphering and Inpainting in Spatio-Temporal Dynamics via Diffusion Model
• Title（参考訳）: 拡散モデルによる時空間力学における因果解法と着色
• Authors: Yifan Duan, Jian Zhao, pengcheng, Junyuan Mao, Hao Wu, Jingyu Xu, shilong wang, Caoyuan Ma, Kai Wang, Kun Wang, Xuelong Li,
• Abstract要約: CaPaintは2段階のプロセスで因果推論能力を備えたデータとエンドウモデルの因果領域を特定することを目的としている。 微調整未条件拡散確率モデル(DDPM)を生成前として, 環境成分として定義されたマスクを埋め込む。 5つの実世界のSTベンチマークで実施された実験は、CaPaintの概念の統合により、モデルが4.3%から77.3%の改善を達成できることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.45700202300292
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Spatio-temporal (ST) prediction has garnered a De facto attention in earth sciences, such as meteorological prediction, human mobility perception. However, the scarcity of data coupled with the high expenses involved in sensor deployment results in notable data imbalances. Furthermore, models that are excessively customized and devoid of causal connections further undermine the generalizability and interpretability. To this end, we establish a causal framework for ST predictions, termed CaPaint, which targets to identify causal regions in data and endow model with causal reasoning ability in a two-stage process. Going beyond this process, we utilize the back-door adjustment to specifically address the sub-regions identified as non-causal in the upstream phase. Specifically, we employ a novel image inpainting technique. By using a fine-tuned unconditional Diffusion Probabilistic Model (DDPM) as the generative prior, we in-fill the masks defined as environmental parts, offering the possibility of reliable extrapolation for potential data distributions. CaPaint overcomes the high complexity dilemma of optimal ST causal discovery models by reducing the data generation complexity from exponential to quasi-linear levels. Extensive experiments conducted on five real-world ST benchmarks demonstrate that integrating the CaPaint concept allows models to achieve improvements ranging from 4.3% to 77.3%. Moreover, compared to traditional mainstream ST augmenters, CaPaint underscores the potential of diffusion models in ST enhancement, offering a novel paradigm for this field. Our project is available at https://anonymous.4open.science/r/12345-DFCC.
• Abstract（参考訳）: 時空間(ST)予測は、気象学予測、人間の移動知覚などの地球科学において事実上の注意を引いている。 しかし、センサーの配置に伴う高コストとデータ不足は、顕著なデータ不均衡をもたらす。 さらに、因果関係を欠いた過度にカスタマイズされたモデルは、一般化可能性や解釈可能性をさらに損なう。 そこで本研究では,2段階のプロセスにおける因果推論能力を備えたデータおよびエンドウモデルにおける因果領域の同定を目的とした,CaPaintと呼ばれるST予測のための因果的フレームワークを構築した。 このプロセスを超えて、アップストリームフェーズにおいて非因果関係と特定されるサブリージョンに特に対処するために、バックドア調整を利用する。 具体的には,新しい画像インペイント技術を用いている。 本研究では, 微調整未条件拡散確率モデル(DDPM)を生成前として, 環境成分として定義されたマスクを埋め込み, 潜在的なデータ分布に対する信頼性の高い外挿を可能にする。 CaPaintは、データ生成の複雑さを指数関数から準線形レベルに減らし、最適なST因果探索モデルの高複雑性ジレンマを克服する。 5つの実世界のSTベンチマークで実施された大規模な実験は、CaPaintの概念の統合により、モデルが4.3%から77.3%の改善を達成できることを示した。 さらに、従来のST拡張器と比較して、CaPaintはST拡張における拡散モデルの可能性を強調し、この分野に新しいパラダイムを提供する。 私たちのプロジェクトはhttps://anonymous.4open.science/r/12345-DFCCで利用可能です。

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