論文の概要: Random Walks with Tweedie: A Unified View of Score-Based Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.18702v2
• Date: Mon, 07 Jul 2025 23:20:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-09 16:34:36.735048
• Title: Random Walks with Tweedie: A Unified View of Score-Based Diffusion Models
• Title（参考訳）: Tweedieによるランダムウォーク:スコアベース拡散モデルの統一ビュー
• Authors: Chicago Y. Park, Michael T. McCann, Cristina Garcia-Cardona, Brendt Wohlberg, Ulugbek S. Kamilov,
• Abstract要約: 拡散モデルは、現実的な合成信号を生成する強力なツールとして登場した。 本論文では,数個の教科書結果にのみ依存する,有意なスコアベース拡散モデルに対する簡潔な導出について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.161487364062667
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present a concise derivation for several influential score-based diffusion models that relies on only a few textbook results. Diffusion models have recently emerged as powerful tools for generating realistic, synthetic signals -- particularly natural images -- and often play a role in state-of-the-art algorithms for inverse problems in image processing. While these algorithms are often surprisingly simple, the theory behind them is not, and multiple complex theoretical justifications exist in the literature. Here, we provide a simple and largely self-contained theoretical justification for score-based diffusion models that is targeted towards the signal processing community. This approach leads to generic algorithmic templates for training and generating samples with diffusion models. We show that several influential diffusion models correspond to particular choices within these templates and demonstrate that alternative, more straightforward algorithmic choices can provide comparable results. This approach has the added benefit of enabling conditional sampling without any likelihood approximation.
• Abstract（参考訳）: 本論文では,数個の教科書結果にのみ依存する,有意なスコアベース拡散モデルに対する簡潔な導出について述べる。 拡散モデルは、最近、現実的で合成された信号(特に自然画像)を生成する強力なツールとして登場し、画像処理における逆問題に対する最先端のアルゴリズムにおいて、しばしば重要な役割を果たしている。 これらのアルゴリズムはしばしば驚くほど単純であるが、それらの背後にある理論はそうではない。 本稿では,信号処理コミュニティを対象とするスコアベース拡散モデルに対して,単純かつほぼ自己完結した理論的正当性を提供する。 このアプローチは、拡散モデルを用いてサンプルをトレーニングし、生成するための一般的なアルゴリズムテンプレートをもたらす。 いくつかの影響力のある拡散モデルがテンプレート内の特定の選択に対応し、より簡単なアルゴリズムの選択が同等の結果が得られることを示す。 このアプローチは、任意の近似を伴わずに条件付きサンプリングを可能にするという利点を付加する。

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