論文の概要: DMin: Scalable Training Data Influence Estimation for Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.08637v3
• Date: Tue, 11 Mar 2025 03:10:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-12 12:20:07.745821
• Title: DMin: Scalable Training Data Influence Estimation for Diffusion Models
• Title（参考訳）: DMin:拡散モデルにおけるスケーラブルなトレーニングデータの影響推定
• Authors: Huawei Lin, Yingjie Lao, Weijie Zhao,
• Abstract要約: DMinは、与えられた生成された画像に対するトレーニングデータサンプルの影響を推定するフレームワークである。 数十億のパラメータを持つDMの推定に影響を及ぼす最初の方法である。 ストレージ要件を数百 TB から MB あるいは KB まで削減し,最も影響力のあるトレーニングサンプルを 1 秒以内で取得する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.87514286635854
• License:
• Abstract: Identifying the training data samples that most influence a generated image is a critical task in understanding diffusion models (DMs), yet existing influence estimation methods are constrained to small-scale or LoRA-tuned models due to computational limitations. To address this challenge, we propose DMin (Diffusion Model influence), a scalable framework for estimating the influence of each training data sample on a given generated image. To the best of our knowledge, it is the first method capable of influence estimation for DMs with billions of parameters. Leveraging efficient gradient compression, DMin reduces storage requirements from hundreds of TBs to mere MBs or even KBs, and retrieves the top-k most influential training samples in under 1 second, all while maintaining performance. Our empirical results demonstrate DMin is both effective in identifying influential training samples and efficient in terms of computational and storage requirements.
• Abstract（参考訳）: トレーニングデータサンプルを同定することで、生成した画像に最も影響を与えることが拡散モデル(DM)を理解する上で重要な課題であるが、既存の影響推定手法は、計算上の制限により、小規模またはLoRAで調整されたモデルに制約される。 この課題に対処するために、各トレーニングデータサンプルが生成した画像に与える影響を推定するスケーラブルなフレームワークであるDMin(Diffusion Model influence)を提案する。 我々の知る限りでは、数十億のパラメータを持つDMの推定に影響を及ぼすことができる最初の方法である。 効率的な勾配圧縮を活用して、DMinはストレージ要求を数百TBから、単にMBやKBまで削減し、パフォーマンスを維持しながら、1秒未満で最も影響力のあるトレーニングサンプルを検索する。 実験の結果,DMinはトレーニングサンプルの同定に有効であり,計算量や記憶量の観点からも有効であることがわかった。

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