Multimodal ELBO with Diffusion Decoders

📄 arXiv: 2408.16883v2 📥 PDF

作者: Daniel Wesego, Pedram Rooshenas

分类: cs.LG, cs.CV

发布日期: 2024-08-29 (更新: 2025-02-03)

💡 一句话要点

提出基于扩散解码器的多模态ELBO，提升多模态VAE的生成质量和一致性

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态学习 变分自编码器 扩散模型 生成模型 图像生成 条件生成 ELBO 跨模态生成

📋 核心要点

  1. 多模态VAE在生成复杂模态（如图像）时，常面临生成质量低和模态间一致性差的问题。
  2. 论文提出一种新的多模态VAE ELBO变体，利用扩散模型作为解码器，提升生成质量。
  3. 实验表明，该模型在多个数据集上取得了优于其他多模态VAE的性能，提高了生成模态的一致性和质量。

📝 摘要（中文）

多模态变分自编码器(VAE)通过将不同模态映射到潜在表示，展示了学习它们之间关系的能力。它们的设计和执行任意到任意条件/无条件生成的能力使其具有吸引力。然而，多模态VAE的不同变体经常在生成低质量输出方面存在问题，尤其是在涉及图像等复杂模态时。此外，当从联合分布中采样时，它们经常表现出生成模态之间的低一致性。为了解决这些限制，我们提出了一种新的多模态VAE ELBO变体，它结合了使用扩散生成模型的更好的解码器。扩散解码器使模型能够学习复杂模态并生成高质量输出。该多模态模型还可以无缝地与用于不同类型模态的标准前馈解码器集成，从而促进端到端训练和推理。此外，我们引入了一个辅助的基于分数的模型，以增强我们提出的方法的无条件生成能力。这种方法解决了传统多模态VAE的局限性，并为改进多模态生成任务开辟了新的可能性。与其他多模态VAE相比，我们的模型在不同的数据集中提供了最先进的结果，在生成的模态中具有更高的一致性和卓越的质量。

🔬 方法详解

问题定义：多模态变分自编码器(VAE)在处理复杂模态（如图像）时，生成的样本质量较低，并且不同模态之间的一致性较差。现有的多模态VAE难以同时保证生成质量和模态一致性，限制了其在实际应用中的潜力。

核心思路：论文的核心思路是利用扩散模型强大的生成能力来提升多模态VAE的解码器性能。通过将扩散模型作为VAE的解码器，可以生成更高质量的样本，并提高不同模态之间的一致性。同时，为了进一步提升无条件生成能力，引入了一个辅助的基于分数的模型。

技术框架：该模型基于变分自编码器(VAE)框架，主要包含编码器、潜在空间和解码器三个模块。编码器将不同模态的数据映射到潜在空间，解码器则从潜在空间重构出原始数据。关键在于，解码器采用了扩散模型，而非传统的神经网络。此外，还引入了一个辅助的基于分数的模型，用于提升无条件生成能力。整体训练过程是端到端的。

关键创新：最重要的技术创新点在于将扩散模型引入到多模态VAE的解码器中。与传统的神经网络解码器相比，扩散模型能够生成更高质量、更逼真的样本，从而显著提升多模态VAE的性能。此外，辅助的基于分数的模型进一步增强了无条件生成能力。

关键设计：扩散解码器采用标准的扩散模型架构，例如DDPM或DDIM。损失函数是VAE的ELBO损失，同时包含扩散模型的训练损失。辅助的基于分数的模型通过最小化score matching loss进行训练。具体的网络结构和参数设置需要根据不同的数据集和模态进行调整。模型可以灵活地与标准前馈解码器集成，以处理不同类型的模态。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文提出的方法在多个数据集上取得了state-of-the-art的结果。与现有的多模态VAE相比，该方法生成的图像质量更高，模态之间的一致性更好。具体的性能提升幅度取决于数据集和评价指标，但总体而言，该方法在生成质量和一致性方面都取得了显著的提升。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于多模态数据生成、图像修复、跨模态信息检索等领域。例如，可以根据文本描述生成高质量图像，或者根据不完整的图像信息推断出其他模态的信息。该方法在医疗影像、自动驾驶、人机交互等领域具有潜在的应用价值。

📄 摘要（原文）

Multimodal variational autoencoders have demonstrated their ability to learn the relationships between different modalities by mapping them into a latent representation. Their design and capacity to perform any-to-any conditional and unconditional generation make them appealing. However, different variants of multimodal VAEs often suffer from generating low-quality output, particularly when complex modalities such as images are involved. In addition to that, they frequently exhibit low coherence among the generated modalities when sampling from the joint distribution. To address these limitations, we propose a new variant of the multimodal VAE ELBO that incorporates a better decoder using a diffusion generative model. The diffusion decoder enables the model to learn complex modalities and generate high-quality outputs. The multimodal model can also seamlessly integrate with a standard feed-forward decoder for different types of modality, facilitating end-to-end training and inference. Furthermore, we introduce an auxiliary score-based model to enhance the unconditional generation capabilities of our proposed approach. This approach addresses the limitations imposed by conventional multimodal VAEs and opens up new possibilities to improve multimodal generation tasks. Our model provides state-of-the-art results compared to other multimodal VAEs in different datasets with higher coherence and superior quality in the generated modalities.