論文の概要: Decoding Diffusion: A Scalable Framework for Unsupervised Analysis of Latent Space Biases and Representations Using Natural Language Prompts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.21314v1
• Date: Fri, 25 Oct 2024 21:44:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-30 13:43:17.899125
• Title: Decoding Diffusion: A Scalable Framework for Unsupervised Analysis of Latent Space Biases and Representations Using Natural Language Prompts
• Title（参考訳）: Decoding Diffusion: 自然言語プロンプトを用いた遅延空間バイアスと表現の教師なし解析のためのスケーラブルなフレームワーク
• Authors: E. Zhixuan Zeng, Yuhao Chen, Alexander Wong,
• Abstract要約: 本稿では拡散潜在空間の教師なし探索のための新しい枠組みを提案する。 我々は、自然言語のプロンプトと画像キャプションを直接利用して、遅延方向をマップする。 本手法は,拡散モデルに符号化された意味的知識をよりスケーラブルで解釈可能な理解を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.48103545146127
• License:
• Abstract: Recent advances in image generation have made diffusion models powerful tools for creating high-quality images. However, their iterative denoising process makes understanding and interpreting their semantic latent spaces more challenging than other generative models, such as GANs. Recent methods have attempted to address this issue by identifying semantically meaningful directions within the latent space. However, they often need manual interpretation or are limited in the number of vectors that can be trained, restricting their scope and utility. This paper proposes a novel framework for unsupervised exploration of diffusion latent spaces. We directly leverage natural language prompts and image captions to map latent directions. This method allows for the automatic understanding of hidden features and supports a broader range of analysis without the need to train specific vectors. Our method provides a more scalable and interpretable understanding of the semantic knowledge encoded within diffusion models, facilitating comprehensive analysis of latent biases and the nuanced representations these models learn. Experimental results show that our framework can uncover hidden patterns and associations in various domains, offering new insights into the interpretability of diffusion model latent spaces.
• Abstract（参考訳）: 画像生成の最近の進歩は、高品質な画像を作成するための強力なツールを拡散モデルにしている。 しかし、その反復的記述過程は、GANのような他の生成モデルよりも、それらの意味的潜在空間を理解し、解釈することがより困難である。 近年の手法は、潜在空間内の意味論的意味のある方向を特定することによってこの問題に対処しようとしている。 しかし、しばしば手動の解釈を必要とするか、訓練可能なベクトルの数に制限され、そのスコープとユーティリティが制限される。 本稿では拡散潜在空間の教師なし探索のための新しい枠組みを提案する。 我々は、自然言語のプロンプトと画像キャプションを直接利用して、遅延方向をマップする。 この方法は隠れた特徴を自動で理解し、特定のベクトルを訓練することなくより広い範囲の分析をサポートする。 提案手法は,拡散モデル内に符号化された意味的知識をよりスケーラブルで解釈可能な理解を提供し,潜在バイアスの包括的解析とこれらのモデルが学習するニュアンス表現を促進する。 実験により,本フレームワークは各領域の隠れパターンや関連性を明らかにすることができ,拡散モデル潜在空間の解釈可能性に関する新たな知見を提供する。

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