信号-噪声扩散模型的联接视角
计算机视觉与模式识别
2024-08-09 v1 人工智能
机器学习
神经与进化计算
摘要
扩散模型（DM）已成为生成模型中的基本组件，凭借在图像创建、音频生成和复杂数据插值等多个领域的卓越表现而备受推崇。信号-噪声扩散模型构成了一个涵盖大多数最先进扩散模型的多样化家族。尽管已有多种尝试从不同角度研究信号-噪声（S2N）扩散模型，但仍需进行全面研究，以连接不同视角并探索新的视角。本文提供了关于噪声调度器的全面视角，通过信号-噪声比（SNR）及其与信息论的联系来审视其作用。基于此框架，我们 developed了一种通用逆向方程，以提升推理过程的性能。
引用
@article{arxiv.2408.04221,
title = {Connective Viewpoints of Signal-to-Noise Diffusion Models},
author = {Khanh Doan and Long Tung Vuong and Tuan Nguyen and Anh Tuan Bui and Quyen Tran and Thanh-Toan Do and Dinh Phung and Trung Le},
journal= {arXiv preprint arXiv:2408.04221},
year = {2024}
}