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Generative Modeling from Black-box Corruptions via Self-Consistent Stochastic Interpolants

μž‘μ„±μž
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μΉ΄ν…Œκ³ λ¦¬
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μ €μž

Chirag Modi, Jiequn Han, Eric Vanden-Eijnden, Joan Bruna

πŸ’‘ κ°œμš”

λ³Έ μ—°κ΅¬λŠ” κΉ¨λ—ν•œ 데이터 확보가 μ–΄λ €μš΄ κ³Όν•™ 및 곡학 λΆ„μ•Όλ₯Ό μœ„ν•΄, λΈ”λž™λ°•μŠ€ λ°©μ‹μœΌλ‘œ 주어진 μ˜€μ—Ό 채널을 톡해 μƒμ„±λœ λ°μ΄ν„°μ—μ„œ 원본 데이터λ₯Ό λ³΅μ›ν•˜λŠ” μƒˆλ‘œμš΄ 생성 λͺ¨λΈλ§ 방법을 μ œμ•ˆν•©λ‹ˆλ‹€. μ œμ•ˆλœ 자기 일관적 ν™•λ₯ μ  보간법(SCSI)은 μ˜€μ—Όλœ 데이터셋과 μ˜€μ—Ό 채널에 λŒ€ν•œ λΈ”λž™λ°•μŠ€ μ ‘κ·Όλ§ŒμœΌλ‘œ 반볡적으둜 λ³€ν™˜ 맡을 μ—…λ°μ΄νŠΈν•˜μ—¬, μ˜€μ—Ό 채널을 효과적으둜 μ—­μ „μ‹œν‚€λŠ” 자기 일관적 λ³€ν™˜ 맡을 ν•™μŠ΅ν•©λ‹ˆλ‹€. 이λ₯Ό 톡해 κΉ¨λ—ν•œ 데이터에 λŒ€ν•œ 생성 λͺ¨λΈ ꡬ좕이 κ°€λŠ₯ν•˜λ©°, κΈ°μ‘΄ λ³€λΆ„ 방법에 λΉ„ν•΄ 계산 νš¨μœ¨μ„±μ΄ λ†’κ³  λ‹€μ–‘ν•œ λΉ„μ„ ν˜• μ „λ°©ν–₯ λͺ¨λΈμ— μœ μ—°ν•˜κ²Œ 적용 κ°€λŠ₯ν•©λ‹ˆλ‹€.

πŸ”‘ μ‹œμ‚¬μ  및 ν•œκ³„

β€’
μ˜€μ—Όλœ λ°μ΄ν„°λ§ŒμœΌλ‘œ 원본 데이터 뢄포λ₯Ό λ³΅μ›ν•˜λŠ” 생성 λͺ¨λΈλ§μ΄ κ°€λŠ₯함을 λ³΄μ—¬μ€Œ.
β€’
λΈ”λž™λ°•μŠ€ μ˜€μ—Ό 채널에 λŒ€ν•œ μœ μ—°ν•œ λͺ¨λΈλ§ 및 이둠적 수렴 보μž₯을 μ œκ³΅ν•¨.
β€’
μžμ—° μ˜μƒ 처리 및 과학적 볡원 λ¬Έμ œμ—μ„œ μš°μˆ˜ν•œ μ„±λŠ₯을 μž…μ¦ν•¨.
β€’
μ œμ•ˆλœ λ°©λ²•λ‘ μ˜ 수렴 보μž₯은 νŠΉμ • κ°€μ • ν•˜μ—μ„œλ§Œ μœ νš¨ν•˜λ©°, μ‹€μ œ λ³΅μž‘ν•œ μ˜€μ—Ό 채널에 λŒ€ν•œ μ„±λŠ₯ 및 μΌλ°˜ν™” κ°€λŠ₯μ„± 검증이 더 ν•„μš”ν•  수 있음.
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