Diffusion models have become the go-to method for many generative tasks, particularly for image-to-image generation tasks such as super-resolution and inpainting. Current diffusion-based methods do not provide statistical guarantees regarding the generated results, often preventing their use in high-stakes situations. To bridge this gap, we construct a confidence interval around each generated pixel such that the true value of the pixel is guaranteed to fall within the interval with a probability set by the user. Since diffusion models parametrize the data distribution, a straightforward way of constructing such intervals is by drawing multiple samples and calculating their bounds. However, this method has several drawbacks: i) slow sampling speeds ii) suboptimal bounds iii) requires training a diffusion model per task. To mitigate these shortcomings we propose Conffusion, wherein we fine-tune a pre-trained diffusion model to predict interval bounds in a single forward pass. We show that Conffusion outperforms the baseline method while being three orders of magnitude faster.


翻译:传播模型已成为许多基因化任务,特别是图像到图像生成任务,如超分辨率和油漆等的传导方法。当前基于扩散的方法不提供对所产生结果的统计保障,常常防止在高占用情况下使用这些结果。为了缩小这一差距,我们围绕每个生成的像素构建了一个信任间隔,保证像素的真实值在用户设定的概率范围内下降。由于扩散模型使数据分布平衡,构建这种间隔的一个直接方式是绘制多个样本并计算其界限。然而,这种方法有若干缺点:(一) 慢采样速度(二) 亚最佳界限(三) 需要每任务培训一个扩散模型。为了减轻这些缺点,我们提议合并,即我们微调一个经过预先训练的传播模型,以预测单个远端的间隔线。我们显示,聚合超越了基线方法,同时速度加快了三个数量级。

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ACM/IEEE第23届模型驱动工程语言和系统国际会议,是模型驱动软件和系统工程的首要会议系列,由ACM-SIGSOFT和IEEE-TCSE支持组织。自1998年以来,模型涵盖了建模的各个方面,从语言和方法到工具和应用程序。模特的参加者来自不同的背景,包括研究人员、学者、工程师和工业专业人士。MODELS 2019是一个论坛,参与者可以围绕建模和模型驱动的软件和系统交流前沿研究成果和创新实践经验。今年的版本将为建模社区提供进一步推进建模基础的机会,并在网络物理系统、嵌入式系统、社会技术系统、云计算、大数据、机器学习、安全、开源等新兴领域提出建模的创新应用以及可持续性。 官网链接:http://www.modelsconference.org/
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