基于树状生命树的扩散模型层次化条件
种群与进化
2024-08-02 v1 计算机视觉与模式识别
机器学习
摘要
生物学中的核心问题是理解生物体如何通过在生命树上获取对可观察特征或特征的变化而适应环境。随着大规模生物学图像储存库的不断增长以及生成模型的最新进展，有一个机会通过自动从图像中发现演化特征来加速这一过程。为此目标，我们引入Phylo-Diffusion—a一种新型框架，用于以HIERarchical Embeddings（HIER-Embeds）形式表示的演化树知识来条件化扩散模型。我们还提出了两种用于扰动Phylo-Diffusion嵌入空间的新实验：特征遮掩和特征交换，灵感来自基因敲除和基因编辑/交换的对等实验。我们的工作代表了生成模型方法学上的新进展，利用基于树的知识来结构化扩散模型的嵌入空间。我们的工作也开启了演化生物学的一个新章节，通过生成模型直接从图像中可视化演化变化。我们经验性地展示了Phylo-Diffusion在捕获鱼类和鸟类的有意义特征变化方面的有用性，揭示了这些生物学机制的演化。
关键词
引用
@article{arxiv.2408.00160,
title = {Hierarchical Conditioning of Diffusion Models Using Tree-of-Life for Studying Species Evolution},
author = {Mridul Khurana and Arka Daw and M. Maruf and Josef C. Uyeda and Wasila Dahdul and Caleb Charpentier and Yasin Bakış and Henry L. Bart and Paula M. Mabee and Hilmar Lapp and James P. Balhoff and Wei-Lun Chao and Charles Stewart and Tanya Berger-Wolf and Anuj Karpatne},
journal= {arXiv preprint arXiv:2408.00160},
year = {2024}
}