【論文読み会】Analytic-DPM_an Analytic Estimate of the Optimal Reverse Variance in Diffusion Probabilistic Models.pptx

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Analytic-DPM
An Analytic Estimate of
The Optimal Reverse Variance
in Diffusion Probabilistic Models
株式会社ARISE analytics
Marketing Solution Div. OMO Marketing Unit. 伊藤光祐
2022/07/07
©2022 ARISE analytics Reserved.

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どんな論文？
©2022 ARISE analytics Reserved. 1
画像生成などで注目されているDiffusion Probabilistic Modelに2つの工夫を組み込
むことで、精度を向上させつつ20~80倍高速化することができた
概要
1
2
各計算ステップで推定する正規分布の分散をモデルの出力か
ら解析的に計算
サンプリング時の計算ステップの省略方法を最適化
上記の工夫は既存手法に簡単に組み込むことが可能

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アジェンダ
1 Diffusion Probabilistic Model(DPM)とは
2 各計算ステップでの分散の推定
3 サンプリング方法の最適化
4 実験結果

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アジェンダ
4 実験結果

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Diffusion Probabilistic Model(DPM)とは
データにノイズをかけていく処理を逆向きにして、ノイズからデータを作成す
るモデル。画像生成分野で注目されている手法の一つ。
4
?
?
ノイズ付与
(順過程)
ノイズ除去
(逆過程)
 元データに順番に少しずつガウスノイズをかけていく
 最終的にはデータがただのガウスノイズになる
 ただのノイズから少しずつガウスノイズを除去していくことでデータを生成
 この過程をニューラルネットなどで学習する
データ処理の途中ノイズ
今回はAnalytic-DPMの説明にフォーカスするため、基本的な学習方法などの詳細は他の資料を参考にしてくだ
さい

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DPMの課題
課
題
1
課
題
2
分散の推定が難しい
 分散は固定パラメータとするのが一般的
 分散を学習パラメータとすると精度が上がる可能性があるが
学習が不安定になることもある
サンプリング時の反復計算に時間がかかる
 ノイズを除去するステップが数千になることもありとても時
間がかかる
 ノイズ除去のステップをいくつか省略することで解決する方
法が提案されているが、省略する場所をうまく調整する必要
がある

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アジェンダ
4 実験結果

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各ステップで推定する分布の分散の最適解
※数式は論文の式から変形して掲載
この論文において、各ステップで最適となる正規分布の平均と分散がモデルの
出力から解析的に求められるということが証明された。(証明は省略)
7
ステップ𝒏で
の最適な平
均※
ステップ𝒏で
の最適な分
散
𝜇𝑛
∗
𝑥𝑛 =
𝛼𝑛−1
𝛼𝑛
𝑥𝑛 +
𝛽𝑛 𝛼𝑛−1
𝛼𝑛
+ 𝛽𝑛−1 − 𝜆𝑛
2
∙ 𝛽𝑛 ∇𝑥𝑛
log 𝑞𝑛(𝑥𝑛)
𝜎𝑛
∗
= 𝜆𝑛
2
+
𝛽𝑛
𝛼𝑛
− 𝛽𝑛−1 − 𝜆𝑛
2
2
1 − 𝛽𝑛𝔼𝑞𝑛 𝑥𝑛
∇𝑥𝑛
log 𝑞𝑛 𝑥𝑛
2
𝑑
補足
 ∇𝑥𝑛
log 𝑞𝑛(𝑥𝑛)はデータの周辺分布の
スコア関数
 ニューラルネットなどで学習す
る
 𝛼𝑛は各ステップごとのハイパーパラ
メータ
 𝛼𝑛 = Π𝑖=1
𝑛
𝛼𝑖
 𝛽𝑛 = 1 − 𝛼𝑛
 𝜆𝑛
2
=
𝛽𝑛−1
𝛽𝑛
𝛽𝑛
 𝑑はデータの次元数

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実際の分散の算出方法
最適な分散を計算するにはモデル出力の2乗ノルムの平均が必要となる。実際
に計算するときには、モンテカルロ法で2乗ノルムを計算することで分散を導
出することができる。
8
実際の分散
モデル出力
の2乗ノルム
の平均
Γ𝑛 =
1
𝑀
𝑚=1
𝑀
𝑠𝑛(𝑥𝑛,𝑚)
2
𝑑
𝜎𝑛
∗
= 𝜆𝑛
2
+
𝛽𝑛
𝛼𝑛
− 𝛽𝑛−1 − 𝜆𝑛
2
2
1 − 𝛽𝑛Γ𝑛
補足
 𝑠𝑛(𝑥𝑛,𝑚)はモデルの出力
 𝑀はモンテカルロ法のサンプル数
 10~100回ほどで十分
 一度そのステップの分散を計算したら、あとの同じステップの計算では結果
を使いまわすことができる

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分散の下限と上限
モデルの近似誤差によっては分散に大きなバイアスがかかる。解析的に求まる
分散の上限値・下限値でクリッピングすることでDPMの精度が向上する。(証
明は省略)
9
分散の上限
と下限
元データの
値の範囲が
𝒂, 𝒃 の場合
𝜆𝑛
2
≤ 𝜎𝑛
∗
≤ 𝜆𝑛
2
+
𝛽𝑛
𝛼𝑛
− 𝛽𝑛−1 − 𝜆𝑛
2
2
𝜎𝑛
∗
≤ 𝜆𝑛
2
+ 𝛼𝑛−1 − 𝛽𝑛−1 − 𝜆𝑛
2
∙
𝛼𝑛
𝛽𝑛
2
𝑏 − 𝑎
2
2

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アジェンダ
4 実験結果

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推論過程の最適化
学習時のステップ数から推論時のステップ数を適切に減らすことで精度を保ち
つつ計算を高速化できる。適切なステップは動的計画法で求めることができる。
11
ステップ数を減らし
た時の逆過程
適切なステップを選
択する際に最小化す
る式
𝒩 𝑥𝜏𝐾
Πk=1
𝐾
𝒩(𝑥𝜏𝑘−1
|𝜇𝜏𝑘−1|𝜏𝑘
(𝑥𝜏𝐾
), 𝜎𝜏𝑘−1|𝜏𝑘
2
𝐼)
min
𝜏1,…,𝜏𝐾
𝑑
2
𝑘=2
𝐾
log 𝜎∗
𝜏𝑘−1|𝜏𝑘
2
/𝜆𝜏𝑘−1|𝜏𝑘
2
+ 𝑐
 𝜏𝑘は元のステップのうちどれか(ただし、𝜏1 = 1)
 𝜇𝜏𝑘−1|𝜏𝑘
(𝑥𝜏𝐾
)、 𝜎𝜏𝑘−1|𝜏𝑘
2
はP7の𝑥𝑛を𝑥𝜏𝐾
にしたもの
 最小化は動的計画法の一種で解ける(ここでは解き方は省略)
ステップ数を𝑵から𝑲にする場合
補足

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アジェンダ
4 実験結果

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指標の比較結果
既存手法とAnalytic-DPMを様々なシチュエーションで評価。ほとんどの場合
においてAnalytic-DPMが最も優れた結果に。
13
②FIDでの評価
①負の対数尤度での評価
サンプリングの方法が確率的
(DDPM)・決定的(DDIM)どち
らの場合でも、基本的に
Analytic-DPMの方が優れてい
た。
既存手法で(ET)と本論文の手
法(OT)でステップを減らした
場合の両方においてAnalytic-
DPMの性能が最も高かった。
1
2

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生成した画像の例(もう少し大きい画像が欲しかっ
た。。。)

[公開情報]
実験用コード(GitHubで公開中)
https://github.com/baofff/Analytic-DPM

[公開情報]
Best Partner for innovation, Best Creator for the future.

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