論文の概要: DICE: Discrete Inversion Enabling Controllable Editing for Multinomial Diffusion and Masked Generative Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.08207v2
• Date: Mon, 31 Mar 2025 15:17:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-01 19:35:56.69621
• Title: DICE: Discrete Inversion Enabling Controllable Editing for Multinomial Diffusion and Masked Generative Models
• Title（参考訳）: DICE:多項拡散とマスケ生成モデルのための離散インバージョン生成制御可能編集
• Authors: Xiaoxiao He, Ligong Han, Quan Dao, Song Wen, Minhao Bai, Di Liu, Han Zhang, Martin Renqiang Min, Felix Juefei-Xu, Chaowei Tan, Bo Liu, Kang Li, Hongdong Li, Junzhou Huang, Faez Ahmed, Akash Srivastava, Dimitris Metaxas,
• Abstract要約: DICE(Discrete Inversion for Controllable Editing)を導入し,離散拡散モデルの正確なインバージョンを実現する。 逆拡散過程におけるノイズシーケンスとマスキングパターンを記録することにより、DICEは離散データの正確な再構成とフレキシブルな編集を可能にする。 以上の結果から,DICEは高いデータ忠実性を保ちながら編集能力を向上し,離散空間における微細なコンテンツ操作の新たな機会を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 79.0135981840682
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Discrete diffusion models have achieved success in tasks like image generation and masked language modeling but face limitations in controlled content editing. We introduce DICE (Discrete Inversion for Controllable Editing), the first approach to enable precise inversion for discrete diffusion models, including multinomial diffusion and masked generative models. By recording noise sequences and masking patterns during the reverse diffusion process, DICE enables accurate reconstruction and flexible editing of discrete data without the need for predefined masks or attention manipulation. We demonstrate the effectiveness of DICE across both image and text domains, evaluating it on models such as VQ-Diffusion, Paella, and RoBERTa. Our results show that DICE preserves high data fidelity while enhancing editing capabilities, offering new opportunities for fine-grained content manipulation in discrete spaces.
• Abstract（参考訳）: 離散拡散モデルは、画像生成やマスキング言語モデリングといったタスクで成功しているが、制御されたコンテンツ編集において制限に直面している。 DICE(Discrete Inversion for Controllable Editing)は,多項拡散やマスキング生成モデルを含む離散拡散モデルの正確な逆変換を可能にする最初の手法である。 逆拡散過程におけるノイズシーケンスとマスキングパターンを記録することにより、DICEは予め定義されたマスクや注意操作を必要とせずに、離散データの正確な再構成と柔軟な編集を可能にする。 本稿では,VQ-Diffusion,Paella,RoBERTaなどのモデルを用いて,画像領域とテキスト領域のDICEの有効性を実証する。 以上の結果から,DICEは高いデータ忠実性を保ちながら編集能力を向上し,離散空間における微細なコンテンツ操作の新たな機会を提供する。

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