論文の概要: Robust Learning of Diffusion Models with Extremely Noisy Conditions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.10149v1
• Date: Sat, 11 Oct 2025 10:16:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-14 18:06:29.811043
• Title: Robust Learning of Diffusion Models with Extremely Noisy Conditions
• Title（参考訳）: 極雑音条件下における拡散モデルのロバスト学習
• Authors: Xin Chen, Gillian Dobbie, Xinyu Wang, Feng Liu, Di Wang, Jingfeng Zhang,
• Abstract要約: 条件拡散モデルは外部条件を取り入れることで生成的制御性を持つ。 本稿では,条件付き拡散モデルにおいて,非常にノイズの多い条件に対処する頑健な学習フレームワークを提案する。 提案手法は,クラス条件画像生成タスクとビズモータポリシー生成タスクの両方において,様々なノイズレベルにまたがる最先端性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.519168402002293
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Conditional diffusion models have the generative controllability by incorporating external conditions. However, their performance significantly degrades with noisy conditions, such as corrupted labels in the image generation or unreliable observations or states in the control policy generation. This paper introduces a robust learning framework to address extremely noisy conditions in conditional diffusion models. We empirically demonstrate that existing noise-robust methods fail when the noise level is high. To overcome this, we propose learning pseudo conditions as surrogates for clean conditions and refining pseudo ones progressively via the technique of temporal ensembling. Additionally, we develop a Reverse-time Diffusion Condition (RDC) technique, which diffuses pseudo conditions to reinforce the memorization effect and further facilitate the refinement of the pseudo conditions. Experimentally, our approach achieves state-of-the-art performance across a range of noise levels on both class-conditional image generation and visuomotor policy generation tasks.The code can be accessible via the project page https://robustdiffusionpolicy.github.io
• Abstract（参考訳）: 条件拡散モデルは外部条件を取り入れることで生成的制御性を持つ。 しかし、その性能は画像生成における劣化ラベルや制御ポリシ生成における信頼性の低い観測、状態など、ノイズの多い条件で著しく劣化する。 本稿では,条件付き拡散モデルにおいて,非常にノイズの多い条件に対処する頑健な学習フレームワークを提案する。 本研究では,ノイズレベルが高い場合に既存のノイズ破砕法が故障することを実証的に示す。 そこで本稿では, 擬似条件をクリーンな条件の代理として学習し, 時間的アンサンブルの手法を用いて段階的に擬似条件を精製する手法を提案する。 さらに,擬似条件を拡散させて記憶効果を増強し,擬似条件の洗練を促進させる逆時間拡散条件(RDC)技術を開発した。 提案手法は,クラス条件画像生成タスクとビジュモータポリシー生成タスクの両方において,さまざまなノイズレベルの最先端性能を実現し,プロジェクトページ https://robustdiffusionpolicy.github.io からアクセス可能である。

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