Улучшение диффузионного моделирования за счет обучаемого прямого процесса

Традиционные модели диффузии используют фиксированный прямой процесс, что усложняет обучение обратного процесса и приводит к дорогому выводу.

NFDM решает эти проблемы, поддерживая более широкий спектр прямых процессов и предлагая новый метод параметризации. Структура обеспечивает оптимизацию без симуляций, минимизируя вариационную верхнюю границу на отрицательное логарифмическое правдоподобие.

Эксперименты показывают высокую производительность NFDM и её способность к обучению генеративной динамики, включая детерминированные траектории, а также обучению мостам между распределениями.

https://arxiv.org/abs/2404.12940

Источник: arxiv.org

Комментарии: