Can Diffusion Models Disentangle? A Theoretical Perspective
Created by
Haebom
저자
Liming Wang, Muhammad Jehanzeb Mirza, Yishu Gong, Yuan Gong, Jiaqi Zhang, Brian H. Tracey, Katerina Placek, Marco Vilela, James R. Glass
개요
본 논문은 확산 모델이 어떻게 disentangled representation을 학습하는지에 대한 새로운 이론적 틀을 제시합니다. 이 틀 안에서 일반적인 disentangled 잠재 변수 모델에 대한 식별 가능성 조건을 확립하고, 훈련 역학을 분석하며, disentangled 잠재 부분 공간 모델에 대한 샘플 복잡도 경계를 도출합니다. 이론을 검증하기 위해 잠재 부분 공간 가우시안 혼합 모델에서의 부분 공간 복구, 이미지 색상화, 이미지 잡음 제거, 음성 분류를 위한 음성 변환 등 다양한 작업과 모드에 걸쳐 disentanglement 실험을 수행합니다. 또한, 스타일 안내 정규화와 같은 이론에서 영감을 받은 훈련 전략이 disentanglement 성능을 지속적으로 향상시킨다는 것을 실험을 통해 보여줍니다.
시사점, 한계점
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시사점: 확산 모델의 disentanglement 학습에 대한 새로운 이론적 이해 제공, 식별 가능성 조건 및 샘플 복잡도 경계 도출, 다양한 작업에서의 disentanglement 성능 향상을 위한 훈련 전략 제시.
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한계점: 제시된 이론적 틀의 일반성 및 실제 데이터 적용의 한계, 특정 유형의 확산 모델 및 데이터에 대한 실험적 검증에 집중, 다른 disentanglement 방법론과의 비교 분석 부족.
