論文の概要: Sequential Flow Matching for Generative Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.06461v1
• Date: Fri, 9 Feb 2024 15:09:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-12 16:26:10.301623
• Title: Sequential Flow Matching for Generative Modeling
• Title（参考訳）: 生成モデルのための逐次フローマッチング
• Authors: Jongmin Yoon, and Juho Lee
• Abstract要約: 本稿では,大域的トランケーション誤差を低減するために,確率フローを直線化する学習手法であるSeqRFを提案する。 CIFAR-10, CelebA-$64×64$, LSUN-Churchデータセットの超越結果を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.521246785215808
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Straightening the probability flow of the continuous-time generative models, such as diffusion models or flow-based models, is the key to fast sampling through the numerical solvers, existing methods learn a linear path by directly generating the probability path the joint distribution between the noise and data distribution. One key reason for the slow sampling speed of the ODE-based solvers that simulate these generative models is the global truncation error of the ODE solver, caused by the high curvature of the ODE trajectory, which explodes the truncation error of the numerical solvers in the low-NFE regime. To address this challenge, We propose a novel method called SeqRF, a learning technique that straightens the probability flow to reduce the global truncation error and hence enable acceleration of sampling and improve the synthesis quality. In both theoretical and empirical studies, we first observe the straightening property of our SeqRF. Through empirical evaluations via SeqRF over flow-based generative models, We achieve surpassing results on CIFAR-10, CelebA-$64 \times 64$, and LSUN-Church datasets.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルやフローベースモデルといった連続時間生成モデルの確率フローの直線化は、数値解法を通した高速サンプリングの鍵であり、既存の手法ではノイズとデータ分布のジョイント分布の確率経路を直接生成して線形経路を学習する。 これらの生成モデルをシミュレートするODEベースのソルバのサンプリング速度が遅い理由の1つは、ODEトラジェクトリの高曲率に起因するODEソルバの大域的乱れ誤差であり、低NFE系における数値ソルバの乱れ誤差を爆発させる。 そこで本研究では,この課題に対処するために,確率フローをストレート化して大域的切断誤差を低減し,サンプリングの高速化と合成品質の向上を可能にする学習手法であるseqrfを提案する。 理論的および実証的研究の両方において、まずSeqRFのストレート化特性を観察する。 CIFAR-10, CelebA-$64 \times 64$, LSUN-Churchデータセットにおいて, フローベース生成モデルに対するSeqRFによる経験的評価により, 計算結果の超過を実現した。

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