論文の概要: Scaling Properties of Diffusion Models for Perceptual Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.08034v2
• Date: Wed, 13 Nov 2024 18:59:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-14 12:31:44.093204
• Title: Scaling Properties of Diffusion Models for Perceptual Tasks
• Title（参考訳）: 知覚課題に対する拡散モデルのスケーリング特性
• Authors: Rahul Ravishankar, Zeeshan Patel, Jathushan Rajasegaran, Jitendra Malik,
• Abstract要約: 拡散モデルが知覚タスクのスケールトレーニングとテスト時間計算の利点を示す。 我々のモデルは、データと計算量を大幅に減らし、最先端の手法と競合する性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.89262997776814
• License:
• Abstract: In this paper, we argue that iterative computation with diffusion models offers a powerful paradigm for not only generation but also visual perception tasks. We unify tasks such as depth estimation, optical flow, and amodal segmentation under the framework of image-to-image translation, and show how diffusion models benefit from scaling training and test-time compute for these perceptual tasks. Through a careful analysis of these scaling properties, we formulate compute-optimal training and inference recipes to scale diffusion models for visual perception tasks. Our models achieve competitive performance to state-of-the-art methods using significantly less data and compute. To access our code and models, see https://scaling-diffusion-perception.github.io .
• Abstract（参考訳）: 本稿では,拡散モデルを用いた反復計算が,生成だけでなく視覚的知覚タスクにも強力なパラダイムを提供すると論じる。 画像から画像への変換の枠組みに基づいて,深度推定,光学的フロー,アモーダルセグメンテーションなどのタスクを統一し,これらのタスクに対して,拡散モデルがスケールトレーニングやテスト時間計算のメリットを如何に示すかを示す。 これらのスケーリング特性を慎重に解析することにより、視覚知覚タスクの拡散モデルをスケールするために、計算最適トレーニングと推論のレシピを定式化する。 我々のモデルは、データと計算量を大幅に減らし、最先端の手法と競合する性能を実現する。 コードとモデルにアクセスするには、https://scaling-diffusion-perception.github.io を参照してください。

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