論文の概要: Spectrally-Guided Diffusion Noise Schedules
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.19222v1
- Date: Thu, 19 Mar 2026 17:59:12 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-20 17:19:06.328644
- Title: Spectrally-Guided Diffusion Noise Schedules
- Title（参考訳）: スペクトル誘導拡散ノイズスケジューリング
- Authors: Carlos Esteves, Ameesh Makadia,
- Abstract要約: ノイズスケジュールは、トレーニング中に適用されるノイズレベルの分布と、サンプリング中にトラバースされるノイズレベルのシーケンスを定義する。
騒音のスケジュールは通常手作りで、様々な解像度で手作業で調整する必要がある。
本稿では,画像のスペクトル特性に基づいて,画素拡散のためのインスタンスごとのノイズスケジュールを設計する手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.155540752990518
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Denoising diffusion models are widely used for high-quality image and video generation. Their performance depends on noise schedules, which define the distribution of noise levels applied during training and the sequence of noise levels traversed during sampling. Noise schedules are typically handcrafted and require manual tuning across different resolutions. In this work, we propose a principled way to design per-instance noise schedules for pixel diffusion, based on the image's spectral properties. By deriving theoretical bounds on the efficacy of minimum and maximum noise levels, we design ``tight'' noise schedules that eliminate redundant steps. During inference, we propose to conditionally sample such noise schedules. Experiments show that our noise schedules improve generative quality of single-stage pixel diffusion models, particularly in the low-step regime.
- Abstract（参考訳）: デノイング拡散モデルは高品質の画像生成やビデオ生成に広く利用されている。
それらの性能は、トレーニング中に適用される騒音レベルの分布と、サンプリング中にトラバースされる騒音レベルのシーケンスを定義するノイズスケジュールに依存する。
騒音のスケジュールは通常手作りで、様々な解像度で手作業で調整する必要がある。
そこで本研究では,画像のスペクトル特性に基づいて,画素拡散のための雑音毎のスケジュールを設計する手法を提案する。
最小騒音レベルと最大騒音レベルの有効性に関する理論的境界を導出することにより、余剰ステップを排除した 'tight'' ノイズスケジュールを設計する。
推定中、そのようなノイズスケジュールを条件付きでサンプリングすることを提案する。
実験結果から, ノイズスケジュールは1段階拡散モデルの生成品質, 特に低段階状態において向上することが示唆された。
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