論文の概要: Squeezed Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.14871v1
• Date: Wed, 20 Aug 2025 17:37:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-21 16:52:41.540043
• Title: Squeezed Diffusion Models
• Title（参考訳）: Squeezed Diffusion Models
• Authors: Jyotirmai Singh, Samar Khanna, James Burgess,
• Abstract要約: 拡散モデルは通常、データの構造を無視した等方的ガウスノイズを注入する。 ハイゼンベルクの不確実性原理に従って量子圧縮状態が不確実性を再分配する方法によって動機づけられたSqueezed Diffusion Models (SDM)を紹介する。 物理学における信号と雑音の比が増大するにつれて、データ依存的なスケーリングノイズは重要なデータ特徴の学習において拡散モデルに役立つと仮定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4551615447454769
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Diffusion models typically inject isotropic Gaussian noise, disregarding structure in the data. Motivated by the way quantum squeezed states redistribute uncertainty according to the Heisenberg uncertainty principle, we introduce Squeezed Diffusion Models (SDM), which scale noise anisotropically along the principal component of the training distribution. As squeezing enhances the signal-to-noise ratio in physics, we hypothesize that scaling noise in a data-dependent manner can better assist diffusion models in learning important data features. We study two configurations: (i) a Heisenberg diffusion model that compensates the scaling on the principal axis with inverse scaling on orthogonal directions and (ii) a standard SDM variant that scales only the principal axis. Counterintuitively, on CIFAR-10/100 and CelebA-64, mild antisqueezing - i.e. increasing variance on the principal axis - consistently improves FID by up to 15% and shifts the precision-recall frontier toward higher recall. Our results demonstrate that simple, data-aware noise shaping can deliver robust generative gains without architectural changes.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルは通常、データの構造を無視した等方的ガウスノイズを注入する。 ハイゼンベルクの不確実性原理に従って量子圧縮状態が不確実性を再分配する方法により、トレーニング分布の主成分に沿って異方性にノイズをスケールするSqueezed Diffusion Models (SDM)を導入する。 物理学における信号と雑音の比が増大するにつれて、データ依存的なスケーリングノイズは重要なデータ特徴の学習において拡散モデルに役立つと仮定する。 私たちは2つの構成を研究します。 一 主軸上のスケーリングを直交方向の逆スケーリングと補償するハイゼンベルク拡散モデル (ii)主軸のみをスケーリングする標準SDM変種。 対照的に、CIFAR-10/100とCelebA-64では、軽度のアンティークリーズ、すなわち主軸のばらつきの増加は、FIDを最大15%改善し、高精度リコールフロンティアを高いリコールに向けてシフトさせる。 以上の結果から, 単純でデータ認識型ノイズシェーピングは, 構造的変化を伴わずに, 強靭な生成ゲインをもたらすことが示唆された。

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