論文の概要: Quantum Generative Models for Image Generation: Insights from MNIST and MedMNIST

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.00034v2
• Date: Thu, 03 Apr 2025 17:40:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-04 12:57:33.993327
• Title: Quantum Generative Models for Image Generation: Insights from MNIST and MedMNIST
• Title（参考訳）: 画像生成のための量子生成モデル:MNISTとMedMNISTの考察
• Authors: Chi-Sheng Chen, Wei An Hou, Hsiang-Wei Hu, Zhen-Sheng Cai,
• Abstract要約: 本稿では,固有量子発生雑音と調整ノイズスケジューリング機構の2つの新しいノイズ戦略を紹介する。 我々は,MNISTデータセットとMedMNISTデータセットのモデル評価を行い,その実現可能性と性能について検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Quantum generative models offer a promising new direction in machine learning by leveraging quantum circuits to enhance data generation capabilities. In this study, we propose a hybrid quantum-classical image generation framework that integrates variational quantum circuits into a diffusion-based model. To improve training dynamics and generation quality, we introduce two novel noise strategies: intrinsic quantum-generated noise and a tailored noise scheduling mechanism. Our method is built upon a lightweight U-Net architecture, with the quantum layer embedded in the bottleneck module to isolate its effect. We evaluate our model on MNIST and MedMNIST datasets to examine its feasibility and performance. Notably, our results reveal that under limited data conditions (fewer than 100 training images), the quantum-enhanced model generates images with higher perceptual quality and distributional similarity than its classical counterpart using the same architecture. While the quantum model shows advantages on grayscale data such as MNIST, its performance is more nuanced on complex, color-rich datasets like PathMNIST. These findings highlight both the potential and current limitations of quantum generative models and lay the groundwork for future developments in low-resource and biomedical image generation.
• Abstract（参考訳）: 量子生成モデルは、量子回路を活用してデータ生成能力を向上させることによって、機械学習における有望な新しい方向性を提供する。 本研究では,変分量子回路を拡散モデルに統合したハイブリッド量子古典画像生成フレームワークを提案する。 トレーニングのダイナミクスと生成品質を改善するために,本質的な量子生成ノイズと調整されたノイズスケジューリング機構の2つの新しいノイズ戦略を導入する。 本手法は軽量なU-Netアーキテクチャ上に構築され,量子層をボトルネックモジュールに埋め込んでその効果を分離する。 我々は,MNISTデータセットとMedMNISTデータセットのモデル評価を行い,その実現可能性と性能について検討した。 特に,本研究の結果から,100枚以下のトレーニング画像の限られたデータ条件下では,量子エンハンスドモデルでは,同じアーキテクチャを用いた従来のモデルに比べて,知覚的品質と分布的類似性の高い画像が生成されることが明らかとなった。 量子モデルはMNISTのようなグレースケールのデータに利点を示すが、その性能はPathMNISTのような複雑で色豊かなデータセットでより曖昧である。 これらの知見は、量子生成モデルの可能性と現在の限界の両方を浮き彫りにし、低リソース・バイオメディカル画像生成における将来の発展の基礎を築いた。

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