論文の概要: Adaptivity and Convergence of Probability Flow ODEs in Diffusion Generative Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.18863v1
• Date: Fri, 31 Jan 2025 03:10:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-03 22:46:12.896137
• Title: Adaptivity and Convergence of Probability Flow ODEs in Diffusion Generative Models
• Title（参考訳）: 拡散生成モデルにおける確率フローの適応性と収束性
• Authors: Jiaqi Tang, Yuling Yan,
• Abstract要約: 本稿では,その実用性で知られた拡散型サンプル装置である,確率フローODEの理論的保証の確立に寄与する。 精度の高いスコア関数推定では,確率フローODEサンプリング器は全変動距離において$O(k/T)$の収束率を達成する。 この次元自由収束速度は、通常より大きな周囲次元でスケールする既存の結果を改善する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.064404027153094
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Score-based generative models, which transform noise into data by learning to reverse a diffusion process, have become a cornerstone of modern generative AI. This paper contributes to establishing theoretical guarantees for the probability flow ODE, a widely used diffusion-based sampler known for its practical efficiency. While a number of prior works address its general convergence theory, it remains unclear whether the probability flow ODE sampler can adapt to the low-dimensional structures commonly present in natural image data. We demonstrate that, with accurate score function estimation, the probability flow ODE sampler achieves a convergence rate of $O(k/T)$ in total variation distance (ignoring logarithmic factors), where $k$ is the intrinsic dimension of the target distribution and $T$ is the number of iterations. This dimension-free convergence rate improves upon existing results that scale with the typically much larger ambient dimension, highlighting the ability of the probability flow ODE sampler to exploit intrinsic low-dimensional structures in the target distribution for faster sampling.
• Abstract（参考訳）: 拡散過程を逆転させる学習によってノイズをデータに変換するスコアベースの生成モデルは、現代の生成AIの基盤となっている。 本稿では,その実用性で広く利用されている拡散型サンプル装置である,確率フローODEの理論的保証の確立に寄与する。 多くの先行研究がその一般収束理論に言及しているが、確率フローODEサンプリング器が自然画像データに存在する低次元構造に適応できるかどうかは不明である。 精度の高いスコア関数推定を行うと、確率フローODEサンプリング器は全変動距離(対数係数を除く)において$O(k/T)$の収束率を達成し、$k$は目標分布の内在次元であり、$T$は反復数であることを示す。 この次元自由収束速度は、通常より大きな周囲次元でスケールする既存の結果を改善し、より高速なサンプリングのために、ターゲット分布に固有の低次元構造を利用する確率フローODEサンプリング器の能力を強調した。

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