論文の概要: Variational Flow Models: Flowing in Your Style
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.02977v4
- Date: Mon, 5 Aug 2024 01:24:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-06 23:46:09.159499
- Title: Variational Flow Models: Flowing in Your Style
- Title（参考訳）: 変分フローモデル:あなたのスタイルで流れる
- Authors: Kien Do, Duc Kieu, Toan Nguyen, Dang Nguyen, Hung Le, Dung Nguyen, Thin Nguyen,
- Abstract要約: 我々は「線形」過程の確率フローを正定速度(SC)の流れに変換する。
この変換は、SCフローの新しいモデルを訓練することなく、Euler法による元の確率フローに沿って高速なサンプリングを容易にする。
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より高めることができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.913511518425864
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We propose a systematic training-free method to transform the probability flow of a "linear" stochastic process characterized by the equation X_{t}=a_{t}X_{0}+\sigma_{t}X_{1} into a straight constant-speed (SC) flow, reminiscent of Rectified Flow. This transformation facilitates fast sampling along the original probability flow via the Euler method 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 of two distinct linear stochastic processes. Moreover, we can easily integrate high-order numerical solvers into the transformed SC flow, further enhancing the sampling accuracy and efficiency. Rigorous theoretical analysis and extensive experimental results substantiate the advantages of our framework. Our code is available at this [https://github.com/clarken92/VFM||link].
- Abstract（参考訳）: 本稿では,X_{t}=a_{t}X_{0}+\sigma_{t}X_{1} 方程式によって特徴づけられる「線形」確率過程の確率フローを,直列定速(SC)流に変換するための系統的学習自由手法を提案する。
この変換は、SCフローの新しいモデルを訓練することなく、Euler法による元の確率フローに沿って高速なサンプリングを容易にする。
このアプローチの柔軟性により、2つの異なる線形確率過程の2つの後流を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。
厳密な理論的解析と広範な実験結果は,我々の枠組みの利点を裏付けるものである。
私たちのコードは、この[https://github.com/clarken92/VFM||link]で利用可能です。
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