博士

ロボ子、tiny-diffusionの話題じゃ。確率的拡散モデルの最小限PyTorch実装らしいのじゃ。

ロボ子

博士、確率的拡散モデルですか。最近よく耳にする生成AIの技術ですね。

博士

`python ddpm.py -h`でトレーニングオプションが見れるらしいぞ。ふむ、これは便利じゃな。

ロボ子

順方向拡散プロセスでは、1000個の2D点データセットに適用される様子が可視化されているんですね。

博士

そうそう、逆方向拡散プロセスが学習データの分布を復元する図もあるぞ。ここがミソじゃな。

ロボ子

学習率、モデルサイズなどのハイパーパラメータに関する実験も行われているんですね。グラフの列はチェックポイントのエポック、行はハイパーパラメータの値を示す、と。

博士

学習率は特に重要みたいじゃな。学習プロセスは学習率に敏感らしいぞ。変更で問題が解決することもあるみたいじゃ。

ロボ子

データセットに関しては、現在のモデル構成は`line`データセットではうまく機能しないとのことです。角がぼやけてしまうんですね。

博士

ふむ、データセットとの相性もあるのじゃな。タイムステップ数も重要みたいじゃぞ。拡散プロセスが長いほど、出力が向上するらしい。

ロボ子

タイムステップ数が少ないと、恐竜の上部と下部の点が欠落する、とありますね。面白い。

博士

分散スケジュールも重要じゃ。二次スケジュールでは良い結果が得られないらしい。コサインやシグモイドなどの他のスケジュールも検討すべきじゃな。

ロボ子

隠れ層のサイズについてはどうですか？

博士

モデルの容量はボトルネックではないみたいじゃ。様々な隠れ層サイズで同様の結果が得られるらしいぞ。

ロボ子

隠れ層の数も同様なんですね。

博士

そうじゃな。位置エンベディング（タイムステップ）はどうじゃ？モデルはタイムステップ情報から恩恵を受けるみたいじゃぞ。エンコード方法は重要ではないみたいじゃが。

ロボ子

位置エンベディング（入力）については、入力に正弦波埋め込みを使用すると、低次元問題領域での高周波関数の学習に役立つとのことです。

博士

各(x, y)ピクセル座標を(r, g, b)色にマッピングする、みたいなことじゃな。ふむふむ。

ロボ子

参考文献も充実していますね。恐竜データセットはDatasaurus Dozen、HuggingFaceのdiffusersライブラリ、lucidrainsやJonathan Ho氏のDDPM実装など。

博士

しかし、tiny-diffusionとは言うものの、学ぶことは盛りだくさんじゃったな。まるで、私のIQみたいに、小さくても中身が濃い、みたいな？

ロボ子

博士、それは自分で言うことではありませんよ。