别太负面！基于 Oracle 辅助引导的分数生成建模
机器学习
2025-07-15 v2 机器学习
摘要
基于分数的扩散模型是一类强大的生成模型，广泛应用于不同领域。尽管在文本到图像生成等大规模任务上取得了显著进展，但其在受限域中的应用受到的关注相当有限。本工作解决如下设定下的模型学习问题：除训练数据集外，还存在以 oracle 形式给出的侧信息，该 oracle 可将样本标注为位于真实数据生成分布支撑集之外。具体而言，我们开发了一种新的去噪扩散概率建模方法 Gen-neG，其利用了这一额外侧信息。Gen-neG 建立在扩散模型中的分类器引导之上，以将生成过程引导至 oracle 所指示的正支撑区域。我们通过实证确立了 Gen-neG 在包括自动驾驶模拟器中的碰撞避免和安全防护的人体运动生成等应用中的效用。
引用
@article{arxiv.2307.16463,
title = {Don't be so negative! Score-based Generative Modeling with Oracle-assisted Guidance},
author = {Saeid Naderiparizi and Xiaoxuan Liang and Setareh Cohan and Berend Zwartsenberg and Frank Wood},
journal= {arXiv preprint arXiv:2307.16463},
year = {2025}
}
备注
ICML 2025 camera ready