Core Concepts
Integration von adversariellen EBMs in den Denoising-Diffusionsprozess zur effizienten Modellierung komplexer Datenverteilungen.
Abstract
Generative Modelle haben eine starke Generationsfähigkeit gezeigt, während die effiziente Likelihood-Schätzung weniger erforscht ist.
EBMs definieren eine flexible Energie-Funktion zur effizienten Parametrisierung von unnormalisierten Dichten, sind jedoch berüchtigt für ihre Schwierigkeit beim Training.
Adversarielle EBMs führen einen Generator ein, um ein Minimax-Trainingsspiel zu bilden und teure MCMC-Samplings zu vermeiden.
Durch Integration von EBMs in den Denoising-Prozess können signifikante Verbesserungen in der Generation erzielt werden.
Die Verwendung einer symmetrischen Jeffrey-Divergenz und einer variationalen posterior Distribution adressiert die Hauptprobleme, die bei adversariellen EBMs auftreten.
Die vorgeschlagene Methode, Denoising Diffusion Adversarial Energy-Based Model (DDAEBM), überwindet die Herausforderungen des Trainings von adversariellen EBMs.
Stats
Adversarielle EBMs führen ein Minimax-Spiel zwischen Generator und Energie-Funktion ein.
Die Energie-Funktion wird durch Maximum-Likelihood-Schätzung trainiert.
Die Verwendung einer symmetrischen Jeffrey-Divergenz hilft bei der Verteilungsanpassung.
Die Integration von EBMs in den Diffusionsprozess ermöglicht eine effiziente Modellierung komplexer Datenverteilungen.
Quotes
"Unsere Experimente zeigen signifikante Verbesserungen in der Generation im Vergleich zu bestehenden adversariellen EBMs."
"Es ist das erste Mal, dass adversarielle EBM erfolgreich in das Rahmenwerk von Diffusionsmodellen integriert wurde."