Основные понятия
Durch die Formulierung eines vereinfachten Optimierungsziels für die Diffusions-Schrödinger-Brücke (DSB) können Score-basierte Generative Modelle (SGM) als Initiallösung für DSB verwendet werden, was zu einer beschleunigten Konvergenz und verbesserten Leistung führt. Darüber hinaus wird eine Reparametrisierungstechnik vorgestellt, die trotz theoretischer Näherungen die Anpassungsfähigkeit des Netzwerks praktisch verbessert.
Аннотация
Der Artikel führt eine neuartige theoretische Vereinfachung der Diffusions-Schrödinger-Brücke (DSB) ein, die deren Vereinigung mit Score-basierten Generativen Modellen (SGM) ermöglicht. Dadurch werden die Einschränkungen von DSB bei der komplexen Datengenerierung behoben und eine schnellere Konvergenz sowie eine verbesserte Leistung erzielt.
Zunächst wird eine vereinfachte Optimierungsfunktion für DSB vorgestellt, die der ursprünglichen Form äquivalent ist. Die Analyse der Konvergenz von DSB zeigt, dass die Initialisierung der Schlüssel für eine effiziente Optimierung ist. Daher wird vorgeschlagen, SGM als Lösung für die erste Rückwärtsepoche von DSB zu verwenden, was die Konvergenz deutlich beschleunigt.
Darüber hinaus wird eine Reparametrisierungstechnik entwickelt, die trotz theoretischer Näherungen die Anpassungsfähigkeit des Netzwerks in der Praxis verbessert. Umfangreiche Experimente bestätigen die Effektivität der vereinfachten DSB und zeigen signifikante Verbesserungen gegenüber der ursprünglichen Formulierung.
Статистика
Die Diffusions-Schrödinger-Brücke erfordert eine sorgfältig abgestimmte Zeitplanung für das Hinzufügen von Rauschen, um komplexe Datentypen wie Video und 3D-Inhalte zu verarbeiten.
Ohne diese Anpassung kann das Training von SGM auf komplexe Daten erhebliche Schwierigkeiten bereiten.
Die praktische Anwendung der Schrödinger-Brücke bleibt eine Herausforderung, da sie die Optimierung von Verbundverteilungen erfordert, die sehr komplex sein können.
Цитаты
"Durch die Vereinfachung der Diffusions-Schrödinger-Brücke können Score-basierte Generative Modelle als Initiallösung für DSB verwendet werden, was zu einer beschleunigten Konvergenz und verbesserten Leistung führt."
"Eine Reparametrisierungstechnik wird vorgestellt, die trotz theoretischer Näherungen die Anpassungsfähigkeit des Netzwerks in der Praxis verbessert."