Awarded IPSJ Kyushu Branch Promissing Researcher Award
2024-03-24
表現条件付き潜在拡散モデルと表現学習
浮田嵩祐，Ye Xiaolong，大北剛
I received the IPSJ Kyushu Branch Promissing Resarcher Award for my research presentation at Hinokuni Information Symposium 2024.
This research applies image representations to the conditioning mechanism of conditional generation processes in diffusion models, specifically targeting image classification tasks.
Generation tasks require fine-grained, pixel-level reconstruction capabilities, which are often at odds with classification tasks that demand broad, global information. As a result, applying generative models to classification has traditionally been challenging. By effectively leveraging the conditioning mechanism, this work addresses both generation and classification tasks, achieving results that surpass existing methods in classification.
The proposal of a new paradigm for using diffusion models as multi-task foundation models, along with the quality of the presentation, was recognized with this award.
情報処理学会九州支部 奨励賞の受賞
2024-03-24
表現条件付き潜在拡散モデルと表現学習
浮田嵩祐，Ye Xiaolong，大北剛
火の国情報シンポジウム2024における研究発表が評価され，情報処理学会九州支部奨励賞を受賞しました．
生成モデルである拡散モデルにおいて条件付き生成プロセスの条件付け機構に画像表現を適用し，画像分類問題に応用する研究です．
生成タスクは，細かいピクセルレベルの再構成能力が必要とされ，大きなグローバル情報を必要とする分類タスクとは相反するタスクとされ，生成モデルによる分類タスクの適用は困難とされていました． 条件付き機構を巧みに活用し，生成と分類の両タスクに挑戦し，分類タスクにおいて既存研究を上回る結果を示しました．
生成モデルである拡散モデルを複数タスクで活用し基盤モデルとしての道を拓く，新たなパラダイムの提案と，プレゼンが評価され受賞に至りました．