論文の概要: Local Flow Matching Generative Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.02548v1
• Date: Thu, 3 Oct 2024 14:53:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-04 02:31:52.779931
• Title: Local Flow Matching Generative Models
• Title（参考訳）: 局所フローマッチング生成モデル
• Authors: Chen Xu, Xiuyuan Cheng, Yao Xie,
• Abstract要約: フローマッチング(英: Flow Matching, FM)は、2つの分布を補間する連続的かつ非可逆的な流れを学習するためのシミュレーション不要な手法である。 FMサブモデルのシーケンスを学習し,それぞれがデータ-雑音方向のステップサイズまで拡散過程と一致するローカルフローマッチング(LFM)を導入する。 実験では, FMと比較して, LFMの訓練効率と競争的生成性能の改善を実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.859984725284896
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Flow Matching (FM) is a simulation-free method for learning a continuous and invertible flow to interpolate between two distributions, and in particular to generate data from noise in generative modeling. In this paper, we introduce Local Flow Matching (LFM), which learns a sequence of FM sub-models and each matches a diffusion process up to the time of the step size in the data-to-noise direction. In each step, the two distributions to be interpolated by the sub-model are closer to each other than data vs. noise, and this enables the use of smaller models with faster training. The stepwise structure of LFM is natural to be distilled and different distillation techniques can be adopted to speed up generation. Theoretically, we prove a generation guarantee of the proposed flow model in terms of the $\chi^2$-divergence between the generated and true data distributions. In experiments, we demonstrate the improved training efficiency and competitive generative performance of LFM compared to FM on the unconditional generation of tabular data and image datasets, and also on the conditional generation of robotic manipulation policies.
• Abstract（参考訳）: フローマッチング(英: Flow Matching, FM)は、2つの分布間の補間を連続的かつ非可逆的に学習し、特に生成モデルにおけるノイズからデータを生成するためのシミュレーション不要な手法である。 本稿では,FMサブモデルのシーケンスを学習し,データ・ツー・ノイズ方向のステップサイズまで拡散過程を一致させるローカルフローマッチング(LFM)を提案する。 各ステップにおいて、サブモデルによって補間される2つの分布は、データ対ノイズよりも互いに近接しており、より高速なトレーニングを伴うより小さなモデルの使用を可能にする。 LFMの段階的な構造は自然に蒸留され、異なる蒸留技術を用いて生成を高速化することができる。 理論的には、生成したデータ分布と真のデータ分布の間の$\chi^2$-divergenceの観点から、提案したフローモデルの生成保証を証明する。 実験では,表形式データと画像データセットの無条件生成と,ロボット操作ポリシーの条件生成について,FMと比較して,FMの訓練効率の向上と競争的生成性能を実証した。

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