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Heat Diffusion Models - Interpixel Attention Mechanism

Created by
  • Haebom

作者

Pengfei Zhang, Shouqing Jia

概要

本論文では、ノイズ除去拡散確率モデル（DDPM）の限界を克服するために、熱拡散モデル（HDM）を提案します。 ＤＤＰＭは画像を全体的に処理するが、隣接画素は同じオブジェクトに属する可能性が高いという点に着目して、ＨＤＭは画素間のアテンション機構を導入して画像の詳細を保存し、よりリアルな画像を生成する。 ＨＤＭは、２次元熱方程式の離散形態をＤＤＰＭの拡散および生成式に組み込むことによって、画像処理中の隣接画素間の関係を計算する。実験の結果、ＨＤＭは、ＤＤＰＭ、コヒーレント拡散モデル（ＣＤＭ）、潜在拡散モデル（ＬＤＭ）、ベクトル量子化生成敵対ニューラルネットワーク（ＶＱＧＡＮ）などのモデルよりも高い品質のサンプルを生成することが示された。

Takeaways、Limitations

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Takeaways：
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ピクセル間の関係を考慮して、画像の詳細をよりよく保存し、リアルな画像生成が可能であることを示しています。
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DDPMベースのモデルのパフォーマンスを向上させるための新しいアプローチを提示します。
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様々な画像生成モデルに比べて優れた性能を見せます。
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Limitations：
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HDMの計算複雑度の分析が不足している。
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さまざまな種類の画像データセットのパフォーマンス評価がさらに必要です。
◦
アテンションメカニズムの具体的な設計と効率の詳細な説明が不足しています。
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