核心概念
離散式擴散模型在建模複雜數據(如自然語言和DNA序列)方面取得了重大進展。然而,與連續數據的擴散模型不同,現代離散式擴散模型仍需要數百或數千個去噪步驟才能表現良好。本文確定了阻礙離散式擴散模型在更少步驟內實現強性能的一個根本限制 - 它們無法捕捉每個去噪步驟中輸出變量之間的依賴關係。為解決這一問題,我們提供了一種正式的解釋,並引入了一種通用的方法,通過結合另一個深度生成模型(稱為共變函數模型)來補充缺失的依賴信息。我們的方法不需要微調擴散模型或共變函數模型,但可以在顯著更少的去噪步驟下實現高質量的樣本生成。
摘要
本文提出了一種名為離散式共變函數擴散(Discrete Copula Diffusion, DCD)的新方法,以解決離散式擴散模型在生成高質量樣本時需要大量去噪步驟的問題。
首先,作者指出離散式擴散模型的一個根本限制是它們無法捕捉每個去噪步驟中輸出變量之間的依賴關係。為解決這一問題,作者提出結合另一個深度生成模型(共變函數模型)來補充缺失的依賴信息。
具體來說,作者提出了一種將離散式擴散模型與自迴歸共變函數模型(如GPT)相結合的方法。在每個去噪步驟中,離散式擴散模型提供單變量邊際分布,而共變函數模型則提供變量之間的依賴關係信息。通過將這兩部分信息以一種原理性的方式結合起來,可以得到一個更準確的去噪分布,從而實現更少步驟下的高質量樣本生成。
作者還提出了一種有效的算法,將任何預訓練的離散式擴散模型與自迴歸模型結合,形成一個名為離散式共變函數擴散(DCD)的混合模型。實驗結果表明,DCD在文本和抗體序列生成任務上顯著優於其基礎模型,並且使用8到32倍更少的去噪步驟即可達到與基礎擴散模型相當或更好的性能。
總之,本文不僅提出了一種高效的離散式擴散模型,還強調了在離散式擴散模型中建模變量間依賴關係的重要性,為未來相關研究提供了啟示。
統計資料
離散式擴散模型需要數百或數千個去噪步驟才能表現良好,而連續數據的擴散模型只需幾個步驟即可。
離散式擴散模型無法捕捉每個去噪步驟中輸出變量之間的依賴關係,這是阻礙它們在更少步驟內實現強性能的根本限制。
結合離散式擴散模型和共變函數模型的DCD方法,可以在顯著更少的去噪步驟下實現高質量的樣本生成,比基礎擴散模型提高8到32倍的效率。
引述
"離散式擴散模型在建模複雜數據(如自然語言和DNA序列)方面取得了重大進展。然而,與連續數據的擴散模型不同,現代離散式擴散模型仍需要數百或數千個去噪步驟才能表現良好。"
"本文確定了阻礙離散式擴散模型在更少步驟內實現強性能的一個根本限制 - 它們無法捕捉每個去噪步驟中輸出變量之間的依賴關係。"
"通過結合另一個深度生成模型(稱為共變函數模型)來補充缺失的依賴信息,我們的方法不需要微調擴散模型或共變函數模型,但可以在顯著更少的去噪步驟下實現高質量的樣本生成。"