論文の概要: There and Back Again: On the relation between Noise and Image Inversions in Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.23530v2
• Date: Thu, 13 Mar 2025 01:33:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-14 19:21:15.754132
• Title: There and Back Again: On the relation between Noise and Image Inversions in Diffusion Models
• Title（参考訳）: 逆さま:拡散モデルにおける雑音と画像インバージョンの関係について
• Authors: Łukasz Staniszewski, Łukasz Kuciński, Kamil Deja,
• Abstract要約: 反転に基づく手法は、復調処理を反転させ、画像を近似したスタートノイズにマッピングする。 その結果,潜伏剤はスムーズな画像領域に対して予測される低ノイズの形で構造パターンを示すことがわかった。 これにより、DDIMの逆転手順と未定義の潜入画像マッピングに基づいて生成されたエディションの多様性が低くなる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.5707423185282665
• License:
• Abstract: Diffusion Models achieve state-of-the-art performance in generating new samples but lack low-dimensional latent space that encodes the data into meaningful features. Inversion-based techniques try to solve this issue by reversing the denoising process and mapping images back to their approximated starting noise. In this work, we thoroughly analyze this procedure and focus on the relation between the initial Gaussian noise, the generated samples, and their corresponding latent encodings obtained through the DDIM inversion. First, we show that latents exhibit structural patterns in the form of less diverse noise predicted for smooth image regions. Next, we explain the origin of this phenomenon, demonstrating that, during the first inversion steps, the noise prediction error is much more significant for the plain areas than for the rest of the image. Finally, we present the consequences of the divergence between latents and noises by showing that the space of image inversions is notably less manipulative than the original Gaussian noise. This leads to a low diversity of generated interpolations or editions based on the DDIM inversion procedure and ill-defined latent-to-image mapping. Code is available at https://github.com/luk-st/taba.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルは、新しいサンプルを生成する際に最先端のパフォーマンスを達成するが、データを有意義な特徴にエンコードする低次元潜在空間は欠如している。 インバージョンに基づく手法は、復調過程を逆転させ、画像を近似したスタートノイズにマッピングすることでこの問題を解決しようとする。 本研究では,この手法を徹底的に解析し,初期ガウス雑音,生成されたサンプル,およびDDIMインバージョンによる対応する潜時符号化の関係に着目した。 まず,スムーズな画像領域に予測される低多様性ノイズの形で,潜伏剤が構造パターンを示すことを示す。 次に、この現象の起源を説明し、第1の反転ステップにおいて、ノイズ予測誤差は、画像の他の部分よりも、平面領域においてはるかに重要であることを示す。 最後に、画像反転の空間が元のガウス雑音よりも明らかにマニピュレータ的でないことを示すことにより、潜時雑音と雑音のばらつきの結果を示す。 これにより、DDIMの反転手順と未定義の潜時画像マッピングに基づいて生成された補間やエディションの多様性が低くなる。 コードはhttps://github.com/luk-st/taba.comから入手できる。

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