스탠퍼드 연구진이 DDBM을 제안합니다: 배포 번역 문제에 적합한 간단하고 확장 가능한 확산 모델로의 확장

확산 모델은 인공 지능 연구 분야에서 상당한 찬사와 악명을 얻고 있습니다. 제너레이티브 모델은 정보를 이해할 수 없는 노이즈로 변환하는 확산 과정을 역전시키는 데 능숙하여 복잡한 데이터 패턴을 식별할 수 있습니다. 이 접근 방식은 수많은 제너레이티브 애플리케이션, 특히 매우 상세한 비주얼을 생성하는 데 있어 기존의 GAN 기반 방식을 능가하는 혁신적인 것으로 입증되었습니다. 이와 관련하여 고급 텍스트-이미지 생성 인공 지능 시스템 개발을 향한 진전은 확산 모델 혁신을 통해 달성한 발전에 크게 기인합니다.

확산 모델은 특정 애플리케이션에 따라 다양한 성공 정도를 보입니다. 이미지 간 번역 작업과 같은 특정 상황에서는 기존의 무작위 노이즈 분포에 의존하기 때문에 이러한 모델이 어려움을 겪습니다. 이러한 한계를 극복하기 위해 반복적인 개선 프로세스와 샘플링 전략에 대한 수동 조정을 포함한 복잡한 방법론이 개발되었습니다. 이러한 접근 방식은 가능성을 가지고 있지만, 엄격한 이론적 기반이 부족한 경우가 많으며 일반적으로 주로 품질이 저하된 시각적 표현에서 깨끗한 시각적 표현으로 단방향 매핑을 용이하게 합니다. 이러한 시나리오에서는 쌍을 이루는 데이터 요소 간의 양방향 대응을 수반하는 주기 일관성 개념이 간과되는 경우가 많습니다.

특정 패러다임을 따르는 기존의 확산 모델과 달리, 한 연구 그룹은 확산 브리지 개념을 활용하는 노이즈 제거 확산 브리지 모델(DDBM)이라는 혁신적인 접근 방식을 개발했습니다. 이 브리지는 두 쌍으로 이루어진 확률 분포 사이의 전환을 부드럽게 하여 두 분포를 매끄럽게 연결합니다. 무작위 잡음으로 시작하는 기존 방법과 달리, DDBM은 데이터에서 직접 점수를 학습하여 모델이 확률 미분 방정식을 풀도록 유도하여 한 엔드포인트 분포를 다른 엔드포인트 분포로 변환합니다.

DDBM의 주요 이점 중 하나는 수동 개입 없이 여러 유형의 생성 모델을 원활하게 통합할 수 있다는 점입니다. 이러한 기능을 통해 OT-플로우 매칭과 점수 기반 확산 모델의 요소를 효과적으로 통합할 수 있으므로 사용자는 기존 설계 선택 사항과 아키텍처 접근 방식을 조정 및 수정하여 광범위한 과제를 해결할 수 있습니다.

연구원들은 픽셀 수준과 기본 공간 표현을 모두 고려하여 복잡한 시각 데이터 세트에 대한 심층 확산 모델(DDBM)에 대한 실증적 조사를 수행했습니다.실험 결과, 다양한 사진 조작 작업에서 DDBM이 기존 방법을 크게 능가하는 것으로 나타나 복잡한 이미지 수정 문제를 해결하는 데 효과적임을 입증했습니다. 소스 분포가 임의의 노이즈로 구성되어 있다는 가정 하에 FID 점수 메트릭을 통해 평가된 고급 이미지 생성 기법과 비교할 때, DDBM은 이미지 합성을 위해 특별히 설계된 현재의 최첨단 기법과 비슷한 성능을 발휘합니다.

본 연구는 특정 상황에 대한 특정 설계와 관계없이 다양한 생성 작업에서 동적 확산 기반 모델(DDBM)의 놀라운 유연성과 신뢰성을 입증합니다. 요약하자면, DDBM은 수많은 생성 작업에서 효과를 입증했지만 이미지 번역과 같은 애플리케이션에는 한계가 존재합니다. 제안된 DDBM 프레임워크는 확산 기반 생성 및 분포 번역 기술을 결합하여 혁신적이고 확장 가능한 접근 방식을 제시함으로써 복잡한 이미지 관련 문제를 해결하는 데 있어 전반적인 성능과 다용도성을 향상시킵니다.

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