論文の概要: Enhanced Low-Density Region Exploration in Classifier-Guided Diffusion Models Through Modified Reverse Diffusion Sampling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.13347v1
• Date: Thu, 11 Jun 2026 13:35:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-12 15:55:27.82179
• Title: Enhanced Low-Density Region Exploration in Classifier-Guided Diffusion Models Through Modified Reverse Diffusion Sampling
• Title（参考訳）: 修正逆拡散サンプリングによる分類器誘導拡散モデルの低密度領域探索
• Authors: Jagriti Singh, Shekhar Verma, Muneendra Ojha,
• Abstract要約: 本研究では,条件付き拡散モデルのサンプリング時間,密度を考慮した拡張を提案する。 我々は、低信頼領域に向けて軌道を操り、ガイドされた逆ダイナミクスを修正した。 提案手法は,64x64の解像度でADMモデルリコールを継続的に改善し,FIDを同等に維持することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.191572579366909
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Diffusion models have emerged as state-of-the-art generative models for high-fidelity image synthesis, particularly in their classifier-free guided and classifier-guided forms. However, standard classifier guidance concentrates probability mass around high-density class mean, leading to poor coverage of rare samples in the tails of the class-conditional distributions. Recent work on diffusion-based tail sampling mitigates this by training an additional low-density-seeking classifier with a synthetic-vs-real discriminator, at the cost of additional networks and training. In parallel, a number of samplers and distillation techniques accelerate or refine diffusion sampling, but do not explicitly address long-tail coverage. We propose a purely sampling-time, density-aware extension of classifier-guided conditional diffusion model that targets low-density regions without any additional training. We have applied guidance at noisy images not on predicted noise like most diffusion models. Starting from a pretrained conditional diffusion model and classifier on ImageNet, we modify the guided reverse dynamics by steering trajectories toward low-confidence regions via the modified classifier gradient, and at each time step, we also guide the sampling process toward the predicted real image. 1st guidance helps explore low-probability samples, and 2nd guidance helps to generate samples to be close to the real data manifold. The proposed sampler consistently improves ADM model recall at 64x64 resolution while maintaining a comparable FID, and with a 256x256 ADM model, we showed the results visually with different combinations of both guidance. We also showed that standard ADM classifier guidance, combined with predicted real image guidance, helps generate high perceptual quality samples with a 256x256 ADM model on ImageNet.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルは、高忠実度画像合成のための最先端の生成モデルとして登場し、特に分類器フリーガイドおよび分類器誘導形式において顕著である。 しかし、標準分類器ガイダンスは、高密度のクラスの平均値に確率質量を集中させ、クラス条件分布の尾部における希少なサンプルのカバレッジを低下させる。 拡散型テールサンプリングの最近の研究は、新たなネットワークとトレーニングを犠牲にして、合成vs-実判別器を付加した低密度探索分類器を訓練することによって、これを緩和する。 平行して、多くのサンプリング器と蒸留技術は拡散サンプリングを加速または精製するが、ロングテールカバレッジには明示的に対応していない。 そこで本研究では,低密度領域を対象にした分類器誘導条件拡散モデルのサンプリング時間・密度対応拡張を提案する。 我々は,ほとんどの拡散モデルのような予測ノイズには依存せず,ノイズの多い画像にガイダンスを適用した。 予め訓練された条件付き拡散モデルとImageNetの分類器から、修正された分類器勾配によって軌道を低信頼領域に向けることで、ガイドされた逆ダイナミクスを修正し、各ステップで、予測された実画像に向けてサンプリングプロセスもガイドする。 第1のガイダンスは、低確率サンプルの探索に役立ち、第2のガイダンスは、実際のデータ多様体に近いサンプルを生成するのに役立ちます。 提案手法は,64x64のFIDを維持しながらADMモデルのリコールを常に改善し,256x256のADMモデルを用いて,両手法の異なる組み合わせで結果を視覚的に示す。 また,イメージネット上で256x256のADMモデルを用いて,標準のADM分類器ガイダンスと予測された実画像ガイダンスを組み合わせることで,高い知覚品質のADMサンプルを生成することを実証した。

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