論文の概要: Is Your Conditional Diffusion Model Actually Denoising?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.18736v1
• Date: Sun, 21 Dec 2025 13:54:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-23 18:54:32.481446
• Title: Is Your Conditional Diffusion Model Actually Denoising?
• Title（参考訳）: 条件拡散モデルは実際にデノイングしているか?
• Authors: Daniel Pfrommer, Zehao Dou, Christopher Scarvelis, Max Simchowitz, Ali Jadbabaie,
• Abstract要約: 条件付き変数を持つ拡散モデルの誘導バイアスについて検討する。 理想化された復調プロセスからの逸脱は、モデル容量やトレーニングデータの量に関係なく発生することを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.496429577832416
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We study the inductive biases of diffusion models with a conditioning-variable, which have seen widespread application as both text-conditioned generative image models and observation-conditioned continuous control policies. We observe that when these models are queried conditionally, their generations consistently deviate from the idealized "denoising" process upon which diffusion models are formulated, inducing disagreement between popular sampling algorithms (e.g. DDPM, DDIM). We introduce Schedule Deviation, a rigorous measure which captures the rate of deviation from a standard denoising process, and provide a methodology to compute it. Crucially, we demonstrate that the deviation from an idealized denoising process occurs irrespective of the model capacity or amount of training data. We posit that this phenomenon occurs due to the difficulty of bridging distinct denoising flows across different parts of the conditioning space and show theoretically how such a phenomenon can arise through an inductive bias towards smoothness.
• Abstract（参考訳）: 本研究では、テキスト条件付き生成画像モデルと観測条件付き連続制御ポリシの両方として広く応用されている条件付き可変拡散モデルの誘導バイアスについて検討する。 これらのモデルが条件付きでクエリされると、それらの世代は拡散モデルを定式化する理想化された「デノイング」プロセスから常に逸脱し、一般的なサンプリングアルゴリズム(DDPM、DDIMなど)間の不一致を引き起こす。 我々は,標準偏差過程から偏差を捉える厳密な測度であるスケジュール偏差を導入し,その計算方法を提案する。 重要なことは、モデルのキャパシティやトレーニングデータの量に関係なく、理想的な復調プロセスからの逸脱が発生することを実証する。 この現象は, 条件空間の異なる部分にわたって, 異種脱臭流のブリッジ化が困難であることから生じると仮定し, 誘導バイアスから滑らか性へ向けて生じる現象を理論的に示す。

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