이 논문은 확산 생성 모델의 역확산 과정을 분석하여 다음과 같은 특징을 발견했다:
이를 이해하기 위해 저자들은 가우시안 분포에 대한 확률 흐름 ODE의 해를 유도하고 분석했다. 이 해는 역확산 과정이 점진적으로 구체화되는 목표 이미지 manifold를 향해 회전한다는 것을 보여준다. 또한 생성이 먼저 개요를 결정하고 점차 세부 사항을 추가한다는 것을 보여준다.
저자들은 이 해가 사전 학습된 모델의 초기 생성 단계를 정확하게 설명할 수 있으며, 역확산 단계를 건너뛰어 생성을 더 효율적으로 할 수 있다고 주장한다. 마지막으로 이 해를 사용하여 Stable Diffusion 모델의 이미지 manifold 구조를 특성화했다.
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