加速された画像認識生成拡散モデリング

本論文では、順方向過程において指数関数的に時間減衰する信号対雑音比を生成する拡散モデルの解析的新構造を提案する。逆方向では、この構造はオートエンコーダを用いてクリーンな画像の構造上で拡散係数の学習を巧みに実行する。提案手法は拡散過程を大幅に加速し、従来モデルで見られる約1000ステップの拡散時間を200～500ステップに短縮しつつ、逆方向拡散における画像品質を損なわない。通常複数回の実行が必要な従来モデルと異なり、単一実行で逆時間拡散経路を生成する並列データ駆動モデルを導入した。結果として得られる集合ブロック逐次生成モデルは、画像品質の保護・向上のためのMCMCベースのサブサンプリング補正を不要とし、さらに画像生成の加速を実現する。これらの進歩により、高忠実度かつ多様性のある生成画像を維持しつつ、従来手法よりも桁違いに高速な生成モデルが得られ、迅速な画像合成タスクへの広範な応用が期待される。