論文の概要: Quantifying the Ease of Reproducing Training Data in Unconditional Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.19429v1
• Date: Tue, 25 Mar 2025 08:19:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-26 16:51:12.875312
• Title: Quantifying the Ease of Reproducing Training Data in Unconditional Diffusion Models
• Title（参考訳）: 無条件拡散モデルにおける再生学習データの定量化
• Authors: Masaya Hasegawa, Koji Yasuda,
• Abstract要約: 拡散モデルは、トレーニングデータによく似たサンプルを生成する。 この現象は記憶化と呼ばれ、著作権問題につながる可能性がある。 非条件拡散モデルにおけるトレーニングデータの再現の容易さを定量化する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Diffusion models, which have been advancing rapidly in recent years, may generate samples that closely resemble the training data. This phenomenon, known as memorization, may lead to copyright issues. In this study, we propose a method to quantify the ease of reproducing training data in unconditional diffusion models. The average of a sample population following the Langevin equation in the reverse diffusion process moves according to a first-order ordinary differential equation (ODE). This ODE establishes a 1-to-1 correspondence between images and their noisy counterparts in the latent space. Since the ODE is reversible and the initial noisy images are sampled randomly, the volume of an image's projected area represents the probability of generating those images. We examined the ODE, which projects images to latent space, and succeeded in quantifying the ease of reproducing training data by measuring the volume growth rate in this process. Given the relatively low computational complexity of this method, it allows us to enhance the quality of training data by detecting and modifying the easily memorized training samples.
• Abstract（参考訳）: 近年急速に進歩している拡散モデルは、トレーニングデータによく似たサンプルを生成する可能性がある。 この現象は記憶化と呼ばれ、著作権問題につながる可能性がある。 本研究では,非条件拡散モデルにおけるトレーニングデータの再現容易性を定量化する手法を提案する。 逆拡散過程におけるランゲヴィン方程式に従うサンプル集団の平均は、一階常微分方程式(ODE)に従って移動する。 このODEは、潜時空間における画像とノイズの多い画像との1対1対応を確立する。 ODEは可逆であり、初期ノイズ画像はランダムにサンプリングされるので、画像の投影領域の体積はそれらの画像を生成する確率を表す。 本研究では,遅延空間にイメージを投影するODEについて検討し,このプロセスにおけるボリューム成長率を測定して,トレーニングデータの再現容易性を定量化することに成功した。 本手法の計算複雑性が比較的低いことから, 覚えやすいトレーニングサンプルを検出し, 修正することで, トレーニングデータの質を高めることができる。

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