Daily Arxiv

Cette page résume et organise les publications en intelligence artificielle du monde entier.
Les contenus sont synthétisés grâce à Google Gemini et le service est proposé à but non lucratif.
Les droits d'auteur des articles appartiennent à leurs auteurs ou institutions respectives ; en cas de partage, il suffit d'en mentionner la source.

Marches aléatoires avec Tweedie : une vision unifiée des modèles de diffusion basés sur les scores

Created by
  • Haebom

Auteur

Chicago Y. Park, Michael T. McCann, Cristina Garcia-Cardona, Brendt Wohlberg, Ulugbek S. Kamilov

Contour

Cet article présente une dérivation concise de plusieurs modèles de diffusion influents basés sur les scores, en s'appuyant uniquement sur quelques résultats de niveau manuel. Les modèles de diffusion sont récemment apparus comme un outil puissant pour générer des signaux synthétiques réalistes (en particulier des images naturelles) et jouent un rôle important dans les algorithmes de pointe pour les problèmes inverses en traitement d'images. Si ces algorithmes sont souvent étonnamment simples, la théorie qui les sous-tend ne l'est pas, et la littérature propose plusieurs justifications théoriques complexes. Dans cet article, nous fournissons une justification théorique simple et largement explicite des modèles de diffusion basés sur les scores pour le traitement du signal. Cette approche conduit à un modèle algorithmique général pour l'apprentissage et la génération d'échantillons à l'aide de modèles de diffusion. Nous montrons que plusieurs modèles de diffusion influents correspondent à des choix spécifiques au sein de ce modèle, et que des choix algorithmiques alternatifs plus simples peuvent produire des résultats similaires. Cette approche présente l'avantage supplémentaire de permettre un échantillonnage conditionnel sans approximation probabiliste.

Takeaways, Limitations

Takeaways:
Fournit une base théorique concise et facile à comprendre pour les modèles de diffusion basés sur les scores.
Nous l'avons rendu plus accessible en utilisant des termes et des concepts familiers aux chercheurs dans le domaine du traitement du signal.
Nous présentons un modèle algorithmique général pour la formation de modèles de diffusion et la génération d'échantillons.
Permet un échantillonnage conditionnel sans approximation de vraisemblance.
Fournit un cadre pour intégrer la compréhension de divers modèles de diffusion.
Limitations:
Des recherches supplémentaires pourraient être nécessaires pour déterminer si le cadre théorique présenté est applicable à tous les modèles de diffusion basés sur les scores.
On ne peut pas affirmer que les performances de l'algorithme proposé soient optimales dans toutes les situations. Une analyse comparative complémentaire des performances, basée sur des applications concrètes, est nécessaire.
Il est possible que l’approche simplifiée présentée dans cet article omette les détails de certains modèles de diffusion complexes.
👍