論文の概要: Stochastic Sampling from Deterministic Flow Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.02217v1
• Date: Thu, 3 Oct 2024 05:18:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-04 07:55:57.289578
• Title: Stochastic Sampling from Deterministic Flow Models
• Title（参考訳）: 決定論的流れモデルからの確率サンプリング
• Authors: Saurabh Singh, Ian Fischer,
• Abstract要約: そこで本論文では,フローモデルを同じ境界分布を持つ微分方程式の族(SDE)に変換する手法を提案する。 我々は,おもちゃのガウスセットアップと大規模イメージネット生成タスクにおいて,提案手法の利点を実証的に実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.849981177332594
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deterministic flow models, such as rectified flows, offer a general framework for learning a deterministic transport map between two distributions, realized as the vector field for an ordinary differential equation (ODE). However, they are sensitive to model estimation and discretization errors and do not permit different samples conditioned on an intermediate state, limiting their application. We present a general method to turn the underlying ODE of such flow models into a family of stochastic differential equations (SDEs) that have the same marginal distributions. This method permits us to derive families of \emph{stochastic samplers}, for fixed (e.g., previously trained) \emph{deterministic} flow models, that continuously span the spectrum of deterministic and stochastic sampling, given access to the flow field and the score function. Our method provides additional degrees of freedom that help alleviate the issues with the deterministic samplers and empirically outperforms them. We empirically demonstrate advantages of our method on a toy Gaussian setup and on the large scale ImageNet generation task. Further, our family of stochastic samplers provide an additional knob for controlling the diversity of generation, which we qualitatively demonstrate in our experiments.
• Abstract（参考訳）: 整流フローのような決定論的フローモデルは、通常の微分方程式(ODE)のベクトル場として実現された2つの分布間の決定論的トランスポートマップを学習するための一般的なフレームワークを提供する。 しかし、それらはモデル推定と離散化エラーに敏感であり、中間状態で条件付けられた異なるサンプルを許可せず、アプリケーションを制限する。 このような流れモデルの基盤となるODEを、同じ境界分布を持つ確率微分方程式(SDE)の族に変換する一般的な方法を提案する。 この方法では,フロー場とスコア関数へのアクセスを条件として,決定的および確率的サンプリングのスペクトルを連続的に分散する,固定(eg,以前に訓練した)emph{deterministic} フローモデルに対する \emph{stochastic samplers} の族を導出することができる。 提案手法は, 決定論的サンプリング器の問題を緩和し, 実証的に性能を向上する上で, さらなる自由度を提供する。 我々は,おもちゃのガウスセットアップと大規模イメージネット生成タスクにおいて,提案手法の利点を実証的に実証した。 さらに、我々の確率的サンプルの家系は、我々の実験で定性的に示すように、生成の多様性を制御するための追加のノブを提供する。

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