Основные понятия
スコア埋め込みを用いることで、拡散モデルの学習効率を大幅に向上させることができる。これにより、従来の拡散モデルと同等の性能を得ながら、学習時間を大幅に短縮できる。
Аннотация
本論文では、拡散モデルの学習効率を向上させる手法を提案している。具体的には以下の2つの手法を用いている。
- 対数密度のFokker-Planck方程式を数値的に解くことで、スコア関数を事前に計算する。
- 計算したスコア関数を画像に埋め込むことで、スコア関数の学習を効率化する。
まず、Fokker-Planck方程式を半陽解法で離散化し、反復計算によって数値解を求める。この数値解を用いて、画像の各ピクセルのスコア関数を近似的に計算する。
次に、この事前計算したスコア関数を、画像の特徴空間に埋め込む。これにより、スコア関数の学習が効率化され、従来の拡散モデルと同等の性能を得ながら、学習時間を大幅に短縮できる。
提案手法の有効性を、CIFAR10、ImageNet、CelebAデータセットを用いた実験で示している。単一画像の場合、提案手法は従来手法に比べて3~6倍高速に学習でき、複数画像の場合でも3~4倍高速となっている。
Статистика
提案手法は従来手法に比べて、単一画像の場合3~6倍、複数画像の場合3~4倍高速に学習できる。
ImageNetデータセットの64x64画像に対して、提案手法は0.95のSSIMを111.87秒で達成し、MSEは0.0015である。
CelebAデータセットの64x64画像に対して、提案手法は0.95のSSIMを289.45秒で達成し、MSEは0.0033である。
Цитаты
"スコア埋め込みを用いることで、拡散モデルの学習効率を大幅に向上させることができる。"
"提案手法は従来手法に比べて、単一画像の場合3~6倍、複数画像の場合3~4倍高速に学習できる。"