Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
Diffusion Model with Perceptual Loss
Search
Henry Cui
January 26, 2024
Research
0
390
Diffusion Model with Perceptual Loss
Henry Cui
January 26, 2024
Tweet
Share
More Decks by Henry Cui
See All by Henry Cui
プロダクション言語モデルの情報を盗む攻撃 / Stealing Part of a Production Language Model
zchenry
1
190
Direct Preference Optimization
zchenry
0
370
レンズの下のLLM / LLM under the Lens
zchenry
0
180
Go with the Prompt Flow
zchenry
0
160
Mojo Dojo
zchenry
0
200
ことのはの力で画像の異常検知 / Anomaly Detection by Language
zchenry
0
560
驚愕の事実!LangChainが抱える問題 / Problems of LangChain
zchenry
0
240
MLOps初心者がMLflowを触る / MLflow Brief Introduction
zchenry
0
120
{{guidance}}のガイダンス / Guidance of guidance
zchenry
0
160
Other Decks in Research
See All in Research
Trust No Bot? Forging Confidence in AI for Software Engineering
tomzimmermann
1
240
生成的推薦の人気バイアスの分析:暗記の観点から / JSAI2025
upura
0
190
Streamlit 総合解説 ~ PythonistaのためのWebアプリ開発 ~
mickey_kubo
1
930
Self-supervised audiovisual representation learning for remote sensing data
satai
3
220
A multimodal data fusion model for accurate and interpretable urban land use mapping with uncertainty analysis
satai
3
220
Combinatorial Search with Generators
kei18
0
330
Looking for Escorts in Sydney?
lunsophia
1
120
SSII2025 [TS1] 光学・物理原理に基づく深層画像生成
ssii
PRO
4
3.7k
Large Language Model Agent: A Survey on Methodology, Applications and Challenges
shunk031
12
8.3k
AI エージェントを活用した研究再現性の自動定量評価 / scisci2025
upura
1
120
Principled AI ~深層学習時代における課題解決の方法論~
taniai
3
1.2k
Computational OT #4 - Gradient flow and diffusion models
gpeyre
0
300
Featured
See All Featured
Connecting the Dots Between Site Speed, User Experience & Your Business [WebExpo 2025]
tammyeverts
5
250
BBQ
matthewcrist
89
9.7k
Rebuilding a faster, lazier Slack
samanthasiow
82
9.1k
No one is an island. Learnings from fostering a developers community.
thoeni
21
3.4k
Docker and Python
trallard
44
3.5k
Automating Front-end Workflow
addyosmani
1370
200k
Into the Great Unknown - MozCon
thekraken
39
1.9k
A Modern Web Designer's Workflow
chriscoyier
694
190k
Templates, Plugins, & Blocks: Oh My! Creating the theme that thinks of everything
marktimemedia
31
2.4k
Visualizing Your Data: Incorporating Mongo into Loggly Infrastructure
mongodb
46
9.6k
We Have a Design System, Now What?
morganepeng
53
7.7k
Six Lessons from altMBA
skipperchong
28
3.9k
Transcript
Diffusion Model with Perceptual Loss 機械学習の社会実装勉強会第31回 Henry 2024/1/27
論文の紹介 ▪ Diffusion Model with Perceptual Loss, Lin and Yang
▪ ByteDanceの研究者が去年12月30日にarxivに投稿 ▪ Diffusionモデルの損失関数を改良 2
提案モチベーション ▪ 下図のように既存の損失関数では分布の多峰性を学習でき ない 3
従来の損失関数 ▪ 予測したい目標(拡散過程で発生するノイズ)のMSE ▪ 拡散する式 ▪ 予測したい目標 ▪ MSE損失 4
提案の損失関数 ▪ 学習済み重みで抽出する中間層でのMSE ▪ 予測された値で、拡散ステップの最初に戻してから拡散させる ▪ 学習済み重みで中間特徴量を取り出してMSEを取る ▪ 考察 •
差分は拡散過程を戻すのと中間層を使うの2箇所ある • 著者がこの損失関数をperceptualと解釈する 5
定量評価 ▪ Vanilla MSEよりよいが、Classifier-free guidanced MSEに 負けてしまう 6
Ablation Study 抜粋 ▪ 下記項目を変えて実験したが、CFG MSEには勝てなかった • 中間層、拡散ステップ、距離関数(Mean Absolute Distance)、差分を
取る特徴量、学習済みモデル ▪ CFG + 提案方でも負けてしまう 7
まとめ ▪ Diffusion Modelの損失関数を改良する提案手法 ▪ 中間層を使うヒントになる 8