論文の概要: Optimal Flow Matching: Learning Straight Trajectories in Just One Step
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.13117v3
- Date: Thu, 07 Nov 2024 11:45:10 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-11 18:11:15.386796
- Title: Optimal Flow Matching: Learning Straight Trajectories in Just One Step
- Title（参考訳）: 最適フローマッチング: たった1ステップで直線軌道を学習する
- Authors: Nikita Kornilov, Petr Mokrov, Alexander Gasnikov, Alexander Korotin,
- Abstract要約: 我々は,新しいtextbf Optimal Flow Matching (OFM) アプローチを開発し,理論的に正当化する。
これは2次輸送のための直列のOT変位をFMの1ステップで回復することを可能にする。
提案手法の主な考え方は,凸関数によってパラメータ化されるFMのベクトル場の利用である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 89.37027530300617
- License:
- Abstract: Over the several recent years, there has been a boom in development of Flow Matching (FM) methods for generative modeling. One intriguing property pursued by the community is the ability to learn flows with straight trajectories which realize the Optimal Transport (OT) displacements. Straightness is crucial for the fast integration (inference) of the learned flow's paths. Unfortunately, most existing flow straightening methods are based on non-trivial iterative FM procedures which accumulate the error during training or exploit heuristics based on minibatch OT. To address these issues, we develop and theoretically justify the novel \textbf{Optimal Flow Matching} (OFM) approach which allows recovering the straight OT displacement for the quadratic transport in just one FM step. The main idea of our approach is the employment of vector field for FM which are parameterized by convex functions.
- Abstract（参考訳）: 近年,生成モデルのためのフローマッチング (FM) 手法の開発が盛んに行われている。
コミュニティが追求する興味深い特性の1つは、最適輸送(OT)変位を実現する直線軌道で流れを学習する能力である。
学習したフローのパスの高速な統合(推論)には、ストレートネスが不可欠です。
残念ながら、既存のフローストレート化手法のほとんどは、訓練中にエラーを蓄積したり、ミニバッチOTに基づくヒューリスティックスを利用する非自明な反復的FMプロシージャに基づいている。
これらの問題に対処するため,我々は,1つのFMステップで2次輸送の直列OT変位を回復する新手法である「textbf{Optimal Flow Matching} (OFM)」を開発し,理論的に正当化する。
提案手法の主な考え方は,凸関数によってパラメータ化されるFMのベクトル場の利用である。
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