Fugu-MT 論文翻訳(概要): Regularization can make diffusion models more efficient

論文の概要: Regularization can make diffusion models more efficient

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.09151v1
Date: Thu, 13 Feb 2025 10:27:30 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-02-14 13:49:30.961543
Title: Regularization can make diffusion models more efficient
Title（参考訳）: 正規化は拡散モデルをより効率的にする
Authors: Mahsa Taheri, Johannes Lederer,
Abstract要約: 本研究は,特に統計学でよく知られている疎水性の概念が,より効率的な拡散パイプラインの経路となることを示唆している。我々の数学的保証は、空間が入力次元の計算複雑性への影響を、データの本質的な次元よりもはるかに小さくすることができることを証明している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.790905400046195
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Abstract: Diffusion models are one of the key architectures of generative AI. Their main drawback, however, is the computational costs. This study indicates that the concept of sparsity, well known especially in statistics, can provide a pathway to more efficient diffusion pipelines. Our mathematical guarantees prove that sparsity can reduce the input dimension's influence on the computational complexity to that of a much smaller intrinsic dimension of the data. Our empirical findings confirm that inducing sparsity can indeed lead to better samples at a lower cost.
Abstract（参考訳）: 拡散モデルは、生成AIの重要なアーキテクチャの1つである。しかし、主な欠点は計算コストである。本研究は,特に統計学でよく知られている疎水性の概念が,より効率的な拡散パイプラインの経路となることを示唆している。我々の数学的保証は、空間が入力次元の計算複雑性への影響を、データの本質的な次元よりもはるかに小さくすることができることを証明している。私たちの経験から、スパーシリティの誘発は、確かにより良いサンプルを低コストで得ることが確認された。

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