論文の概要: Guiding a diffusion model using sliding windows

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.10257v3
• Date: Fri, 29 Aug 2025 13:10:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-01 17:44:08.706214
• Title: Guiding a diffusion model using sliding windows
• Title（参考訳）: すべり窓を用いた拡散モデルの導出
• Authors: Nikolas Adaloglou, Tim Kaiser, Damir Iagudin, Markus Kollmann,
• Abstract要約: 本稿では,新しいトレーニングフリー手法であるEmphmasked Slideing window Guide (M-SWG)を紹介する。 M-SWGは、その受容場を選択的に制限することで、一次モデルをそれ自体で導くことによって、長距離空間依存性を増大させる。 M-SWGは、従来の最先端のトレーニングフリーアプローチと比較して、優れたインセプションスコア(IS)を達成している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9402985123717579
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Guidance is a widely used technique for diffusion models to enhance sample quality. Technically, guidance is realised by using an auxiliary model that generalises more broadly than the primary model. Using a 2D toy example, we first show that it is highly beneficial when the auxiliary model exhibits similar but stronger generalisation errors than the primary model. Based on this insight, we introduce \emph{masked sliding window guidance (M-SWG)}, a novel, training-free method. M-SWG upweights long-range spatial dependencies by guiding the primary model with itself by selectively restricting its receptive field. M-SWG requires neither access to model weights from previous iterations, additional training, nor class conditioning. M-SWG achieves a superior Inception score (IS) compared to previous state-of-the-art training-free approaches, without introducing sample oversaturation. In conjunction with existing guidance methods, M-SWG reaches state-of-the-art Frechet DINOv2 distance on ImageNet using EDM2-XXL and DiT-XL. The code is available at https://github.com/HHU-MMBS/swg_bmvc2025_official.
• Abstract（参考訳）: ガイダンスは、拡散モデルにおいて、サンプルの品質を高めるために広く用いられるテクニックである。 技術的には、ガイダンスは一次モデルよりも広範囲に一般化する補助モデルを用いて実現される。 2次元玩具の例を用いて、補助モデルが一次モデルと似ているがより強い一般化誤差を示す場合、これは非常に有益であることを示す。 この知見に基づいて,新しいトレーニング不要な手法である 'emph{masked Slide Window Guide (M-SWG)} を導入する。 M-SWGは、その受容場を選択的に制限することで、一次モデルをそれ自体で導くことによって、長距離空間依存性を増大させる。 M-SWGは、以前のイテレーションからのモデルウェイトへのアクセス、追加のトレーニング、クラスコンディショニングを必要としない。 M-SWGは、サンプル過飽和を導入することなく、従来の最先端のトレーニング不要アプローチと比較して優れたインセプションスコア(IS)を達成する。 既存のガイダンス手法と合わせて、M-SWGは、EDM2-XXLとDiT-XLを用いて、ImageNet上で最先端のFrechet DINOv2距離に達する。 コードはhttps://github.com/HHU-MMBS/swg_bmvc2025_officialで公開されている。

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