这篇AI论文揭示了DiffEnc：推进扩散模型以提升生成性能
AI论文揭示了DiffEnc：将扩散模型推向新境界，提升生成性能
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扩散模型是强大的模型，在各种生成任务 – 图像，语音，视频和音乐中很突出。它们能够在图像生成方面实现最先进的性能，具有优秀的视觉质量和密度估计。扩散模型定义了一个扩散步骤的马尔科夫链，逐步向图像添加随机噪声，然后学习逆向过程以生成所需的高质量图像。
扩散模型作为一个分层框架运作，按顺序生成一系列的潜变量，其中每个变量依赖于上一步生成的变量。扩散模型的架构具有以下约束：
- 将噪声引入数据的过程是直接且固定的。
- 每一层隐藏变量仅依赖于前一步。
- 模型中的所有步骤共享相同的参数。
尽管上述限制，扩散模型具有高度的可扩展性和灵活性。在本文中，一组研究人员提出了一个新框架DiffEnf，以进一步提高灵活性，而不影响可扩展性。
与传统的添加噪声方法不同，研究人员引入了一个时变编码器，对扩散过程的均值参数化。编码器在给定时刻本质上预测编码图像。此外，该编码器仅在训练阶段使用，而不在采样过程中使用。这两个特性使DiffEnc比传统扩散模型更加灵活，而不影响采样时间。
为了评估，研究人员将DiffEnc的不同版本与标准的VDM基线在两个流行的数据集上进行了比较：CIFAR-10和MNIST。 DiffEnc-32-4模型在每维比特数（BPD）更低的情况下胜过了之前的作品和VDMv-32模型。这表明，编码器虽然在采样过程中未使用，但对于更好的生成模型有所贡献，而不影响采样时间。结果还表明，总损失的差异主要是由于DiffEnc-32-4的扩散损失的改善，强调了编码器在扩散过程中的有益作用。
研究人员还观察到，增加编码器的大小并没有像VDM那样显著改进平均扩散损失。他们假设为了达到显著的差异，可能需要更长的训练时间，或者可能需要更大的扩散模型来充分利用编码器的能力。
结果表明，添加一个时变编码器可以改善扩散过程。尽管编码器不增加采样时间，但采样过程仍然比生成对抗网络（GANs）要慢。然而，尽管存在这个限制，DiffEnc仍然提高了扩散模型的灵活性，并且能够在CIFAR-10数据集上达到最先进的可能性。此外，研究人员建议该框架可以与其他现有方法（如潜扩散，鉴别器指导和一致性正则化）结合使用，以改善学习的表示，为各种图像生成任务开辟新的可能性。
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