論文の概要: Quantum Latent Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.11174v1
• Date: Sun, 19 Jan 2025 21:24:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-22 14:21:55.191249
• Title: Quantum Latent Diffusion Models
• Title（参考訳）: 量子潜在拡散モデル
• Authors: Francesca De Falco, Andrea Ceschini, Alessandro Sebastianelli, Bertrand Le Saux, Massimo Panella,
• Abstract要約: 本稿では,古典的潜伏拡散モデルの確立した考え方を活用する量子拡散モデルの潜在的バージョンを提案する。 これには、従来のオートエンコーダを使用してイメージを削減し、次に潜時空間の変動回路で操作する。 この結果は、量子バージョンが生成した画像のより良い測定値を得ることによって証明されたように、量子バージョンを使用することの利点を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.16624577812436
• License:
• Abstract: The introduction of quantum concepts is increasingly making its way into generative machine learning models. However, while there are various implementations of quantum Generative Adversarial Networks, the integration of quantum elements into diffusion models remains an open and challenging task. In this work, we propose a potential version of a quantum diffusion model that leverages the established idea of classical latent diffusion models. This involves using a traditional autoencoder to reduce images, followed by operations with variational circuits in the latent space. To effectively assess the benefits brought by quantum computing, the images generated by the quantum latent diffusion model have been compared to those generated by a classical model with a similar number of parameters, evaluated in terms of quantitative metrics. The results demonstrate an advantage in using a quantum version, as evidenced by obtaining better metrics for the images generated by the quantum version compared to those obtained by the classical version. Furthermore, quantum models continue to outperform even when considering small percentages of the dataset for training, demonstrating the quantum's ability to extract features more effectively even in a few shot learning scenario.
• Abstract（参考訳）: 量子の概念の導入は、生成機械学習モデルにますます浸透している。 しかし、量子生成適応ネットワークには様々な実装があるが、拡散モデルへの量子要素の統合はオープンで困難な課題である。 本研究では,古典的潜伏拡散モデルの確立した考え方を利用する量子拡散モデルの潜在的バージョンを提案する。 これには、従来のオートエンコーダを使用してイメージを削減し、次に潜時空間の変動回路で操作する。 量子コンピューティングがもたらす利点を効果的に評価するために、量子潜在拡散モデルによって生成された画像は、類似した数のパラメータを持つ古典的モデルによって生成された画像と比較され、定量的メトリクスの観点から評価されている。 この結果は、古典版に比べて、量子版が生成した画像の指標が良いことが証明されたように、量子版を使用することの利点を示している。 さらに、トレーニング用データセットの小さなパーセンテージを考慮しても、量子モデルはパフォーマンスが向上し続けており、数ショットの学習シナリオにおいても、より効果的に特徴を抽出する能力を示している。

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