論文の概要: Training-Free Constrained Generation With Stable Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.05625v1
• Date: Sat, 08 Feb 2025 16:11:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-11 14:30:48.591833
• Title: Training-Free Constrained Generation With Stable Diffusion Models
• Title（参考訳）: 安定拡散モデルによる学習自由制約生成
• Authors: Stefano Zampini, Jacob Christopher, Luca Oneto, Davide Anguita, Ferdinando Fioretto,
• Abstract要約: 本稿では,安定拡散モデルと制約付き最適化フレームワークを統合する新しい手法を提案する。 本研究では, 物質科学実験を通じて, 精密な形態計測特性の付着を必要とする手法の有効性を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.138721047543214
• License:
• Abstract: Stable diffusion models represent the state-of-the-art in data synthesis across diverse domains and hold transformative potential for applications in science and engineering, e.g., by facilitating the discovery of novel solutions and simulating systems that are computationally intractable to model explicitly. However, their current utility in these fields is severely limited by an inability to enforce strict adherence to physical laws and domain-specific constraints. Without this grounding, the deployment of such models in critical applications, ranging from material science to safety-critical systems, remains impractical. This paper addresses this fundamental limitation by proposing a novel approach to integrate stable diffusion models with constrained optimization frameworks, enabling them to generate outputs that satisfy stringent physical and functional requirements. We demonstrate the effectiveness of this approach through material science experiments requiring adherence to precise morphometric properties, inverse design problems involving the generation of stress-strain responses using video generation with a simulator in the loop, and safety settings where outputs must avoid copyright infringement.
• Abstract（参考訳）: 安定拡散モデルは、様々な領域にまたがるデータ合成の最先端を表現し、新しい解の発見を容易にし、明確にモデル化するために計算的に難解なシステムをシミュレートすることで、科学や工学の応用に変革の可能性を秘めている。 しかし、これらの分野での現在の効用は、物理法則やドメイン固有の制約に厳格な遵守を強制できないため、著しく制限されている。 この根拠がなければ、物質科学から安全クリティカルシステムまで、重要な応用におけるそのようなモデルの展開は、いまだに現実的ではない。 本稿では, 安定拡散モデルと制約付き最適化フレームワークを統合し, 厳密な物理的および機能的要求を満たす出力を生成する新しい手法を提案する。 提案手法の有効性は, 正確な形態的特性に固執する必要のある物質科学実験, ループ内のシミュレータを用いたビデオ生成によるストレス-拘束応答の生成を含む設計上の逆問題, 出力が著作権侵害を回避しなければならない安全設定によって実証される。

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