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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.14599v2
• 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 21:57:16.613375
• 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。

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