論文の概要: Can We Change the Stroke Size for Easier Diffusion?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.26783v1
• Date: Wed, 25 Mar 2026 06:03:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-31 23:18:44.603619
• Title: Can We Change the Stroke Size for Easier Diffusion?
• Title（参考訳）: ストロークサイズはもっと拡散しやすいか?
• Authors: Yunwei Bai, Ying Kiat Tan, Yao Shu, Tsuhan Chen,
• Abstract要約: 我々は,脳卒中サイズの制御を制御介入として検討し,監督対象の効果的な粗さ,予測,時間経過による摂動を変化させる。 我々は、理論的にも経験的にも介入の利点とトレードオフを分析します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.892869542625697
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Diffusion models can be challenged in the low signal-to-noise regime, where they have to make pixel-level predictions despite the presence of high noise. The geometric intuition is akin to using the finest stroke for oil painting throughout, which may be ineffective. We therefore study stroke-size control as a controlled intervention that changes the effective roughness of the supervised target, predictions and perturbations across timesteps, in an attempt to ease the low signal-to-noise challenge. We analyze the advantages and trade-offs of the intervention both theoretically and empirically. Code will be released.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルは低信号対雑音方式では、高いノイズがあるにもかかわらずピクセルレベルの予測を行う必要がある。 幾何学的直観は、油彩画に最も優れたストロークを使うのに似ているが、これは効果がないかもしれない。 そこで我々は,脳卒中サイズの制御を制御介入として検討し,教師対象の効果的な粗さ,時間経過の予測,摂動を変化させ,低信号対雑音課題の緩和を図る。 我々は、理論的にも経験的にも介入の利点とトレードオフを分析します。 コードはリリースされる。

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