論文の概要: Generative Modeling with Phase Stochastic Bridges

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.07805v4
• Date: Sun, 12 May 2024 20:55:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-15 01:12:47.401801
• Title: Generative Modeling with Phase Stochastic Bridges
• Title（参考訳）: 位相確率ブリッジを用いた生成モデリング
• Authors: Tianrong Chen, Jiatao Gu, Laurent Dinh, Evangelos A. Theodorou, Joshua Susskind, Shuangfei Zhai,
• Abstract要約: 拡散モデル(DM)は、連続入力のための最先端の生成モデルを表す。 我々はtextbfphase space dynamics に基づく新しい生成モデリングフレームワークを提案する。 我々のフレームワークは、動的伝播の初期段階において、現実的なデータポイントを生成する能力を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.4474628881673
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Diffusion models (DMs) represent state-of-the-art generative models for continuous inputs. DMs work by constructing a Stochastic Differential Equation (SDE) in the input space (ie, position space), and using a neural network to reverse it. In this work, we introduce a novel generative modeling framework grounded in \textbf{phase space dynamics}, where a phase space is defined as {an augmented space encompassing both position and velocity.} Leveraging insights from Stochastic Optimal Control, we construct a path measure in the phase space that enables efficient sampling. {In contrast to DMs, our framework demonstrates the capability to generate realistic data points at an early stage of dynamics propagation.} This early prediction sets the stage for efficient data generation by leveraging additional velocity information along the trajectory. On standard image generation benchmarks, our model yields favorable performance over baselines in the regime of small Number of Function Evaluations (NFEs). Furthermore, our approach rivals the performance of diffusion models equipped with efficient sampling techniques, underscoring its potential as a new tool generative modeling.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデル(DM)は、連続入力のための最先端の生成モデルを表す。 DMは入力空間(e, position space)に確率微分方程式(SDE)を構築し、ニューラルネットワークを用いてそれを反転させる。 本稿では, 位相空間を位置と速度を包含する拡張空間として定義する, textbf{phase space dynamics} に基づく新しい生成モデリングフレームワークを提案する。 } 確率的最適制御からの洞察を活用して,効率的なサンプリングを可能にする位相空間における経路測度を構築する。 DMとは対照的に,我々のフレームワークは動的伝播の初期段階において,現実的なデータポイントを生成する能力を示している。 } この早期予測は、軌道に沿った追加の速度情報を活用することにより、効率的なデータ生成のステージを設定する。 標準画像生成ベンチマークでは, 少数の機能評価(NFE)において, ベースラインよりも良好な性能が得られた。 さらに,本手法は,効率的なサンプリング技術を備えた拡散モデルの性能に匹敵するものであり,新しいツール生成モデルとしての可能性を示している。

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