Diffusion Model with Perceptual Loss: Improving Sample Quality

Core Concepts

Perceptual loss improves diffusion model sample quality by incorporating implicit perceptual guidance.

Abstract

• Diffusion models trained with mean squared error loss often generate unrealistic samples.
• Classifier-free guidance improves sample quality by providing implicit perceptual guidance.
• Self-perceptual loss enhances diffusion models' ability to generate realistic samples without entanglement with conditional input.
• The study explores the effectiveness of perceptual loss in diffusion training and its impact on sample quality.
• The proposed self-perceptual objective utilizes the diffusion model itself as a perceptual network to generate meaningful perceptual loss.
• The method supports both conditional and unconditional generation, improving sample quality without sacrificing diversity.
• Evaluation includes qualitative and quantitative analysis, ablation studies, and inference behavior observations.

Stats

"Diffusion models trained with mean squared error loss tend to generate unrealistic samples."
"Classifier-free guidance improves sample quality by removing the need for an external classifier network."
"Perceptual loss can be directly applied to diffusion training to improve sample quality."

Quotes

"Our proposed self-perceptual loss fixes this issue and can generate realistic samples without CFG."
"Perceptual loss can be directly applied to diffusion training to improve sample quality."
"Classifier-free guidance improves classifier guidance by removing the need for an external classifier network."

Key Insights Distilled From

Diffusion Model with Perceptual Loss

by Shanchuan Li... at arxiv.org 03-08-2024

https://arxiv.org/pdf/2401.00110.pdf

Deeper Inquiries

어떻게 인지 손실의 통합이 확산 모델의 해석 가능성에 영향을 미치나요?

이 연구에서 인지 손실을 확산 모델의 훈련에 직접 통합함으로써 모델의 해석 가능성이 어떻게 영향을 받는지에 대해 살펴볼 수 있습니다. 인지 손실은 모델이 생성한 이미지의 품질을 개선하기 위해 사용되는 중요한 요소로, 이를 통해 모델이 픽셀 수준의 차이보다는 더 높은 수준의 의미론적 특징을 학습할 수 있습니다. 따라서, 확산 모델이 인지 손실을 통합함으로써 모델이 더 의미 있는 이미지를 생성하고 해석 가능성을 향상시킬 수 있습니다. 이는 모델이 훈련 데이터의 의미론적 특징을 더 잘 이해하고 반영할 수 있게 됨을 의미합니다.

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