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Generalized Denoising Diffusion Codebook Models (gDDCM): Tokenizing images using a pre-trained diffusion model

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저자

Fei Kong

개요

본 논문은 기존 Denoising Diffusion Codebook Models (DDCM)이 Denoising Diffusion Probabilistic Model (DDPM)에만 적용 가능하다는 한계를 극복하고, DDPM, Score-Based Models, Consistency Models, Rectified Flow 등 다양한 확산 모델에 적용 가능한 generalized Denoising Diffusion Compression Model (gDDCM)을 제안합니다. 제안된 gDDCM은 CIFAR-10 및 LSUN Bedroom 데이터셋에서 실험되었으며, 기존 DDCM보다 향상된 성능을 보였습니다.

시사점, 한계점

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시사점:
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DDCM의 적용 범위를 확장하여 다양한 확산 모델에 이미지 압축 기술을 적용할 수 있게 했습니다.
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CIFAR-10 및 LSUN Bedroom 데이터셋에서 향상된 성능을 입증했습니다.
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한계점:
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논문에서 구체적인 성능 향상 정도나 압축률에 대한 자세한 정보가 제시되지 않았습니다.
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제안된 gDDCM의 일반화 성능에 대한 깊이 있는 분석이 부족할 수 있습니다. (예: 다른 데이터셋, 모델 변형에 대한 성능)
◦
구체적인 구현 방법이나 하이퍼파라미터 설정에 대한 정보가 제한적일 수 있습니다.
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