論文の概要: Augmented Bridge Matching

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.06978v1
• Date: Sun, 12 Nov 2023 22:42:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-14 16:04:52.877553
• Title: Augmented Bridge Matching
• Title（参考訳）: 拡張ブリッジマッチング
• Authors: Valentin De Bortoli, Guan-Horng Liu, Tianrong Chen, Evangelos A. Theodorou, Weilie Nie
• Abstract要約: フローとブリッジマッチングのプロセスは、任意のデータ分布の間を補間することができる。 マッチングプロセスの簡単な変更により,速度場を増大させることで,この結合が回復することを示す。 画像翻訳タスクの混合学習における拡張の効率について説明する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.668433085737036
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Flow and bridge matching are a novel class of processes which encompass diffusion models. One of the main aspect of their increased flexibility is that these models can interpolate between arbitrary data distributions i.e. they generalize beyond generative modeling and can be applied to learning stochastic (and deterministic) processes of arbitrary transfer tasks between two given distributions. In this paper, we highlight that while flow and bridge matching processes preserve the information of the marginal distributions, they do \emph{not} necessarily preserve the coupling information unless additional, stronger optimality conditions are met. This can be problematic if one aims at preserving the original empirical pairing. We show that a simple modification of the matching process recovers this coupling by augmenting the velocity field (or drift) with the information of the initial sample point. Doing so, we lose the Markovian property of the process but preserve the coupling information between distributions. We illustrate the efficiency of our augmentation in learning mixture of image translation tasks.
• Abstract（参考訳）: フローとブリッジマッチングは拡散モデルを包含する新しいプロセスのクラスである。 柔軟性の向上の大きな側面の1つは、これらのモデルが任意のデータ分布間を補間できる、すなわち、生成的モデリングを超えて一般化し、2つの与えられた分布間の任意の転送タスクの確率的(および決定論的)過程の学習に適用できることである。 本稿では, 流れとブリッジマッチングのプロセスが限界分布の情報を保持する一方で, より強固な最適性条件を満たさない限り, 必ずしも結合情報を保存できないことを強調する。 これは、元の経験的ペアリングを保存しようとすると問題となる。 一致するプロセスの簡単な変更により,初期試料点の情報と速度場(あるいはドリフト)を増大させることで,この結合を回復することを示す。 そのため、プロセスのマルコフ的性質は失われるが、分布間のカップリング情報は保持される。 画像翻訳タスクの混合学習における拡張の効率について説明する。

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