論文の概要: Attention in Diffusion Model: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.03738v1
• Date: Tue, 01 Apr 2025 09:00:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-08 14:15:28.538684
• Title: Attention in Diffusion Model: A Survey
• Title（参考訳）: 拡散モデルにおける注意:サーベイ
• Authors: Litao Hua, Fan Liu, Jie Su, Xingyu Miao, Zizhou Ouyang, Zeyu Wang, Runze Hu, Zhenyu Wen, Bing Zhai, Yang Long, Haoran Duan, Yuan Zhou,
• Abstract要約: 本稿では拡散モデルにおける注意点の包括的調査について述べる。 私たちは、その役割、デザインパターン、さまざまなモダリティやタスクを体系的に分析します。 本研究は, 注意に関連する変化を, それらが与える構造的要素に応じて, 部品に分類する統合分類法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.11612595063082
• License:
• Abstract: Attention mechanisms have become a foundational component in diffusion models, significantly influencing their capacity across a wide range of generative and discriminative tasks. This paper presents a comprehensive survey of attention within diffusion models, systematically analysing its roles, design patterns, and operations across different modalities and tasks. We propose a unified taxonomy that categorises attention-related modifications into parts according to the structural components they affect, offering a clear lens through which to understand their functional diversity. In addition to reviewing architectural innovations, we examine how attention mechanisms contribute to performance improvements in diverse applications. We also identify current limitations and underexplored areas, and outline potential directions for future research. Our study provides valuable insights into the evolving landscape of diffusion models, with a particular focus on the integrative and ubiquitous role of attention.
• Abstract（参考訳）: 注意機構は拡散モデルの基礎的な要素となり、様々な生成的および識別的タスクにその能力に大きな影響を与えている。 本稿では,拡散モデルにおける注意点の包括的調査を行い,その役割,設計パターン,さまざまなモダリティやタスクに対する操作を体系的に分析する。 本稿では,その機能的多様性を理解するための透明なレンズを提供することにより,注意に関連する変化を,それらが与える構造的構成要素に応じて区分する統合分類法を提案する。 アーキテクチャの革新のレビューに加えて,各種アプリケーションの性能改善に注目がどう貢献するかを検討する。 また、現在の限界と未探索領域を特定し、今後の研究の方向性を概説する。 本研究は拡散モデルの進化する景観に関する貴重な知見を提供し,特に注意の積分的かつユビキタスな役割に注目した。

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