論文の概要: Shaping Inductive Bias in Diffusion Models through Frequency-Based Noise Control

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.10236v1
• Date: Fri, 14 Feb 2025 15:46:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-17 14:47:16.085788
• Title: Shaping Inductive Bias in Diffusion Models through Frequency-Based Noise Control
• Title（参考訳）: 周波数ベースノイズ制御による拡散モデルにおける誘導バイアスの形成
• Authors: Thomas Jiralerspong, Berton Earnshaw, Jason Hartford, Yoshua Bengio, Luca Scimeca,
• Abstract要約: 我々は拡散確率モデル(DPM)のトレーニングとサンプリングに誘導バイアスを組み込む。 本研究は,各データセットが異なる誘導バイアスを必要とすること,および適切な周波数ベースノイズ制御により,標準拡散よりも生成性能が向上することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.87692887705523
• License:
• Abstract: Diffusion Probabilistic Models (DPMs) are powerful generative models that have achieved unparalleled success in a number of generative tasks. In this work, we aim to build inductive biases into the training and sampling of diffusion models to better accommodate the target distribution of the data to model. For topologically structured data, we devise a frequency-based noising operator to purposefully manipulate, and set, these inductive biases. We first show that appropriate manipulations of the noising forward process can lead DPMs to focus on particular aspects of the distribution to learn. We show that different datasets necessitate different inductive biases, and that appropriate frequency-based noise control induces increased generative performance compared to standard diffusion. Finally, we demonstrate the possibility of ignoring information at particular frequencies while learning. We show this in an image corruption and recovery task, where we train a DPM to recover the original target distribution after severe noise corruption.
• Abstract（参考訳）: 拡散確率モデル(英: Diffusion Probabilistic Models, DPM)は、多くの生成タスクにおいて非並列的な成功を収めた強力な生成モデルである。 本研究では,拡散モデルのトレーニングとサンプリングに帰納的バイアスを組み込むことにより,モデルの目的とするデータ分布をよりよく適応することを目的とする。 位相的に構造化されたデータに対して、これらの帰納バイアスを意図的に操作し、設定するための周波数ベースのノイズ発生演算子を考案する。 まず、ノイズの進行過程の適切な操作は、DPMが学習する分布の特定の側面に焦点を絞ることができることを示す。 本研究は,各データセットが異なる誘導バイアスを必要とすること,および適切な周波数ベースノイズ制御により,標準拡散よりも生成性能が向上することを示す。 最後に、学習中に特定の周波数で情報を無視する可能性を示す。 そこでは,DPMをトレーニングして,重度ノイズの除去後に元の目標分布を復元する。

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