論文の概要: Multidimensional Adaptive Coefficient for Inference Trajectory Optimization in Flow and Diffusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.14161v4
• Date: Tue, 12 Aug 2025 01:38:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-13 18:56:18.517398
• Title: Multidimensional Adaptive Coefficient for Inference Trajectory Optimization in Flow and Diffusion
• Title（参考訳）: 流れと拡散における推論軌道最適化のための多次元適応係数
• Authors: Dohoon Lee, Jaehyun Park, Hyunwoo J. Kim, Kyogu Lee,
• Abstract要約: フローモデルと拡散モデルは、様々なタスクにおいて強い性能と訓練安定性を示してきた。 フローおよび拡散モデルのためのプラグインモジュールである多次元適応係数(MAC)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.876236866996422
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Flow and diffusion models have demonstrated strong performance and training stability across various tasks but lack two critical properties of simulation-based methods: freedom of dimensionality and adaptability to different inference trajectories. To address this limitation, we propose the Multidimensional Adaptive Coefficient (MAC), a plug-in module for flow and diffusion models that extends conventional unidimensional coefficients to multidimensional ones and enables inference trajectory-wise adaptation. MAC is trained via simulation-based feedback through adversarial refinement. Empirical results across diverse frameworks and datasets demonstrate that MAC enhances generative quality with high training efficiency. Consequently, our work offers a new perspective on inference trajectory optimality, encouraging future research to move beyond vector field design and to leverage training-efficient, simulation-based optimization.
• Abstract（参考訳）: フローモデルと拡散モデルは、様々なタスクに対して強い性能と訓練安定性を示してきたが、シミュレーションベースの手法の2つの重要な特性、つまり次元の自由と異なる推論軌道への適応性は欠如している。 この制限に対処するために,従来の一次元係数を多次元に拡張し,推論軌道ワイド適応を可能にするフローおよび拡散モデルのためのプラグインモジュールである多次元適応係数(MAC)を提案する。 MACは、シミュレーションベースのフィードバックを通じて、敵の洗練を通じて訓練される。 さまざまなフレームワークやデータセットにまたがる実証的な結果は、MACが高いトレーニング効率で生成品質を向上させることを示す。 その結果,予測軌道最適性に関する新たな視点が得られ,ベクトル場設計を超越し,学習効率の高いシミュレーションに基づく最適化の活用が期待できる。

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