論文の概要: Variational Flow Models: Flowing in Your Style

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.02977v2
• Date: Tue, 20 Feb 2024 13:00:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-21 19:41:44.662444
• Title: Variational Flow Models: Flowing in Your Style
• Title（参考訳）: 変動フローモデル:あなたのスタイルに流れる
• Authors: Kien Do, Duc Kieu, Toan Nguyen, Dang Nguyen, Hung Le, Dung Nguyen, Thin Nguyen
• Abstract要約: 結果のモデルを「変数フローモデル」と定義する。 我々は「線形」過程の後流を直列定速(SC)流れに変換する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.56398327249209
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce a variational inference interpretation for models of "posterior flows" - generalizations of "probability flows" to a broader class of stochastic processes not necessarily diffusion processes. We coin the resulting models as "Variational Flow Models". Additionally, we propose a systematic training-free method to transform the posterior flow of a "linear" stochastic process characterized by the equation Xt = at * X0 + st * X1 into a straight constant-speed (SC) flow, reminiscent of Rectified Flow. This transformation facilitates fast sampling along the original posterior flow without training a new model of the SC flow. The flexibility of our approach allows us to extend our transformation to inter-convert two posterior flows from distinct "linear" stochastic processes. Moreover, we can easily integrate high-order numerical solvers into the transformed SC flow, further enhancing sampling accuracy and efficiency. Rigorous theoretical analysis and extensive experimental results substantiate the advantages of our framework.
• Abstract（参考訳）: 後流」のモデルに対する変分推論の解釈を導入し、「確率フロー」の一般化を、必ずしも拡散過程ではないより広範な確率過程のクラスに導入する。 結果のモデルを"可変フローモデル"として作り出します。 さらに, xt = at * x0 + st * x1 を直流を想起するストレート定数速度 (sc) 流に特徴づける「線形」確率過程の後方流れを系統的トレーニングフリーで変換する手法を提案する。 この変換により、scフローの新しいモデルを訓練することなく、元の後流に沿って高速サンプリングが容易になる。 このアプローチの柔軟性により、異なる「線形」確率過程から2つの後流を相互変換する変換を拡張できる。 さらに,高次数値解法を変換SC流に容易に組み込むことができ,サンプリング精度と効率を向上させることができる。 厳密な理論解析と広範な実験結果が,我々の枠組みの利点を実証している。

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