論文の概要: Diffusion models under low-noise regime

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.07841v1
• Date: Mon, 09 Jun 2025 15:07:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-10 16:33:11.011793
• Title: Diffusion models under low-noise regime
• Title（参考訳）: 低雑音下における拡散モデル
• Authors: Elizabeth Pavlova, Xue-Xin Wei,
• Abstract要約: 拡散モデルは, 汚損レベルが小さい場合に有効であることを示す。 トレーニングセットのサイズ,データ幾何,および客観選択形状のモデル化方法の定量化を行う。 この研究は、実用的なアプリケーションにおける生成モデルの信頼性に対する理解のギャップに対処し始めます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.729242965449096
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent work on diffusion models proposed that they operate in two regimes: memorization, in which models reproduce their training data, and generalization, in which they generate novel samples. While this has been tested in high-noise settings, the behavior of diffusion models as effective denoisers when the corruption level is small remains unclear. To address this gap, we systematically investigated the behavior of diffusion models under low-noise diffusion dynamics, with implications for model robustness and interpretability. Using (i) CelebA subsets of varying sample sizes and (ii) analytic Gaussian mixture benchmarks, we reveal that models trained on disjoint data diverge near the data manifold even when their high-noise outputs converge. We quantify how training set size, data geometry, and model objective choice shape denoising trajectories and affect score accuracy, providing insights into how these models actually learn representations of data distributions. This work starts to address gaps in our understanding of generative model reliability in practical applications where small perturbations are common.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルに関する最近の研究は、記憶化(モデルがトレーニングデータを再現する)と一般化(モデルが新しいサンプルを生成する)という2つの体制で機能することを提案した。 これは高ノイズ環境ではテストされているが, 汚損レベルが小さい場合の拡散モデルの挙動は不明瞭である。 このギャップに対処するため,低雑音拡散力学下での拡散モデルの挙動を系統的に検討し,モデルの堅牢性と解釈可能性に寄与した。 利用 i) CelebAサブセット (II)解析的ガウス混合ベンチマークでは,高雑音出力が収束しても,解離したデータに基づいて訓練されたモデルがデータ多様体近傍に分散することを明らかにする。 トレーニングセットのサイズ、データ幾何学、およびモデル客観選択形状が軌道を識別し、スコアの精度にどのように影響するかを定量化し、これらのモデルが実際にデータ分布の表現を学習するかを洞察する。 この研究は、小さな摂動が一般的である実用的な応用において、生成モデルの信頼性に対する理解のギャップに対処し始める。

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