論文の概要: Implicit Dynamical Flow Fusion (IDFF) for Generative Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.14599v1
• Date: Thu, 3 Oct 2024 19:00:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-06 21:57:16.616163
• Title: Implicit Dynamical Flow Fusion (IDFF) for Generative Modeling
• Title（参考訳）: インプリシティブ・ダイナミックフロー・フュージョン(IDFF)の創成モデルへの応用
• Authors: Mohammad R. Rezaei, Rahul G. Krishnan, Milos R. Popovic, Milad Lankarany,
• Abstract要約: Inlicit Dynamical Flow Fusion (IDFF) は、非インフォーマルな事前から高品質なサンプルを生成することができる。 IDFFは、サンプル生成中に長いステップを踏むことができる追加の運動量項を持つ新しいベクトル場を学習する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.7979255143707915
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Conditional Flow Matching (CFM) models can generate high-quality samples from a non-informative prior, but they can be slow, often needing hundreds of network evaluations (NFE). To address this, we propose Implicit Dynamical Flow Fusion (IDFF); IDFF learns a new vector field with an additional momentum term that enables taking longer steps during sample generation while maintaining the fidelity of the generated distribution. Consequently, IDFFs reduce the NFEs by a factor of ten (relative to CFMs) without sacrificing sample quality, enabling rapid sampling and efficient handling of image and time-series data generation tasks. We evaluate IDFF on standard benchmarks such as CIFAR-10 and CelebA for image generation. We achieved likelihood and quality performance comparable to CFMs and diffusion-based models with fewer NFEs. IDFF also shows superior performance on time-series datasets modeling, including molecular simulation and sea surface temperature (SST) datasets, highlighting its versatility and effectiveness across different domains.
• Abstract（参考訳）: 条件付きフローマッチング(CFM)モデルは、非形式的な事前から高品質なサンプルを生成することができるが、遅い可能性があり、数百のネットワーク評価(NFE)を必要とすることが多い。 この問題に対処するため,IDFF は新たな運動量項を持つベクトル場を学習し,生成した分布の忠実性を維持しつつ,サンプル生成中に長いステップを踏むことができる。 その結果、IDFFはサンプル品質を犠牲にすることなく、NFEを10倍に削減し、画像および時系列データ生成タスクの迅速なサンプリングと効率的な処理を可能にした。 CIFAR-10やCelebAなどの標準ベンチマークで画像生成のためのIDFFを評価する。 我々はCFMとNFEの少ない拡散モデルに匹敵する可能性と品質を達成した。 IDFFはまた、分子シミュレーションや海面温度(SST)データセットを含む時系列データセットのモデリングにおいて優れたパフォーマンスを示し、その汎用性と異なるドメイン間での有効性を強調している。

関連論文リスト

• MFF-FTNet: Multi-scale Feature Fusion across Frequency and Temporal Domains for Time Series Forecasting [18.815152183468673]
  時系列予測は多くの分野において重要であるが、現在のディープラーニングモデルはノイズやデータの分散、複雑なパターンのキャプチャに苦労している。 本稿では,コントラスト学習とマルチスケール特徴抽出を組み合わせることで,これらの課題に対処する新しいフレームワークであるMFF-FTNetを提案する。 5つの実世界のデータセットに対する大規模な実験は、MFF-FTNetが最先端のモデルを大幅に上回っていることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-26T12:41:42Z)
• Simple and Fast Distillation of Diffusion Models [39.79747569096888]
  本稿では,拡散モデルの簡易・高速蒸留(SFD)を提案する。 SFD は CIFAR-10 上で 4.53 FID (NFE=2) を達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-29T12:13:06Z)
• An Aggregation-Free Federated Learning for Tackling Data Heterogeneity [50.44021981013037]
  フェデレートラーニング(FL)は、分散データセットからの知識を活用する効果に頼っている。 従来のFLメソッドでは、クライアントが前回のトレーニングラウンドからサーバが集約したグローバルモデルに基づいてローカルモデルを更新するアグリゲート-then-adaptフレームワークを採用している。 我々は,新しいアグリゲーションフリーFLアルゴリズムであるFedAFを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-29T05:55:23Z)
• FLASH: Federated Learning Across Simultaneous Heterogeneities [54.80435317208111]
  FLASH (Federated Learning Across Simultaneous Heterogeneities) は軽量かつ柔軟なクライアント選択アルゴリズムである。 ヘテロジニティの幅広い情報源の下で、最先端のFLフレームワークよりも優れています。 最先端のベースラインよりも大幅に、一貫性のある改善を実現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-13T20:04:39Z)
• DiffiT: Diffusion Vision Transformers for Image Generation [88.08529836125399]
  ViT(Vision Transformer)は、特に認識タスクにおいて、強力なモデリング機能とスケーラビリティを実証している。 拡散型生成学習におけるViTの有効性について検討し、拡散ビジョン変換器(DiffiT)と呼ばれる新しいモデルを提案する。 DiffiTはパラメータ効率が大幅に向上した高忠実度画像を生成するのに驚くほど効果的である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-04T18:57:01Z)
• Guided Flows for Generative Modeling and Decision Making [55.42634941614435]
  その結果,ガイドフローは条件付き画像生成やゼロショット音声合成におけるサンプル品質を著しく向上させることがわかった。 特に、我々は、拡散モデルと比較して、オフライン強化学習設定axスピードアップにおいて、まず、計画生成にフローモデルを適用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-22T15:07:59Z)
• The Missing U for Efficient Diffusion Models [3.712196074875643]
  拡散確率モデル(Diffusion Probabilistic Models)は、画像合成、ビデオ生成、分子設計などのタスクにおいて、記録破りのパフォーマンスをもたらす。 それらの能力にもかかわらず、その効率、特に逆過程では、収束速度が遅いことと計算コストが高いため、依然として課題である。 本研究では,連続力学系を利用した拡散モデルのための新しいデノナイジングネットワークの設計手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-31T00:12:14Z)
• Neural Diffusion Models [2.1779479916071067]
  本稿では,データの時間依存非線形変換の定義と学習を可能にする,従来の拡散モデルの一般化について述べる。 NDMは、可能性の観点から従来の拡散モデルより優れ、高品質なサンプルを生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-12T13:54:55Z)
• Multi-fidelity Hierarchical Neural Processes [79.0284780825048]
  多要素代理モデリングは、異なるシミュレーション出力を融合させることで計算コストを削減する。 本稿では,多階層型階層型ニューラルネットワーク(MF-HNP)を提案する。 疫学および気候モデリングタスクにおけるMF-HNPの評価を行い、精度と不確実性評価の観点から競合性能を達成した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-10T04:54:13Z)
• Normalizing Flows with Multi-Scale Autoregressive Priors [131.895570212956]
  マルチスケール自己回帰前処理(mAR)を通した遅延空間におけるチャネルワイド依存性を導入する。 我々のmARは、分割結合フロー層(mAR-SCF)を持つモデルに先立って、複雑なマルチモーダルデータの依存関係をよりよく捉えます。 我々は,mAR-SCFにより画像生成品質が向上し,FIDとインセプションのスコアは最先端のフローベースモデルと比較して向上したことを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-08T09:07:11Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。