論文の概要: Training-free Diffusion Model Alignment with Sampling Demons

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.05760v1
• Date: Tue, 8 Oct 2024 07:33:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-01 13:09:48.710384
• Title: Training-free Diffusion Model Alignment with Sampling Demons
• Title（参考訳）: サンプリングデーモンを用いた無訓練拡散モデルアライメント
• Authors: Po-Hung Yeh, Kuang-Huei Lee, Jun-Cheng Chen,
• Abstract要約: 提案手法は,報酬関数やモデル再学習を介さずに,推論時の復調過程を導出するための最適化手法である。 提案手法は,高報酬に対応する領域の密度を最適化することにより,雑音分布の制御を行う。 我々の知る限り、提案手法は拡散モデルに対する最初の推論時間、バックプロパゲーションフリーな選好アライメント法である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.400553977713914
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Aligning diffusion models with user preferences has been a key challenge. Existing methods for aligning diffusion models either require retraining or are limited to differentiable reward functions. To address these limitations, we propose a stochastic optimization approach, dubbed Demon, to guide the denoising process at inference time without backpropagation through reward functions or model retraining. Our approach works by controlling noise distribution in denoising steps to concentrate density on regions corresponding to high rewards through stochastic optimization. We provide comprehensive theoretical and empirical evidence to support and validate our approach, including experiments that use non-differentiable sources of rewards such as Visual-Language Model (VLM) APIs and human judgements. To the best of our knowledge, the proposed approach is the first inference-time, backpropagation-free preference alignment method for diffusion models. Our method can be easily integrated with existing diffusion models without further training. Our experiments show that the proposed approach significantly improves the average aesthetics scores for text-to-image generation.
• Abstract（参考訳）: ユーザー好みの拡散モデルを調整することが重要な課題でした。 拡散モデルを整列させる既存の方法は、再訓練を必要とするか、微分可能な報酬関数に制限される。 これらの制約に対処するため,提案手法はDemonと呼ばれ,報酬関数やモデル再学習によるバックプロパゲーションを伴わずに,推論時の復調過程を導出するための確率的最適化手法を提案する。 提案手法は,確率的最適化により高報酬に対応する領域の密度に集中するために,雑音分布の制御を行う。 VLM (Visual-Language Model) APIや人間の判断など,非差別的な報酬源を用いた実験を含む,我々のアプローチを支援し,検証するための包括的な理論的および実証的な証拠を提供する。 我々の知る限り、提案手法は拡散モデルに対する最初の推論時間、バックプロパゲーションフリーな選好アライメント法である。 本手法は,既存の拡散モデルと容易に統合できる。 提案手法は,テキスト・ツー・イメージ生成における平均美学スコアを大幅に改善することを示す。

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