論文の概要: On the Guidance of Flow Matching

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.02150v1
• Date: Tue, 04 Feb 2025 09:27:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-05 15:02:11.996437
• Title: On the Guidance of Flow Matching
• Title（参考訳）: フローマッチングの指導について
• Authors: Ruiqi Feng, Tailin Wu, Chenglei Yu, Wenhao Deng, Peiyan Hu,
• Abstract要約: フローマッチングは、様々な生成タスクにおける最先端のパフォーマンスを示している。 フローマッチングのための一般的なガイダンスの最初のフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.495430412700785
• License:
• Abstract: Flow matching has shown state-of-the-art performance in various generative tasks, ranging from image generation to decision-making, where guided generation is pivotal. However, the guidance of flow matching is more general than and thus substantially different from that of its predecessor, diffusion models. Therefore, the challenge in guidance for general flow matching remains largely underexplored. In this paper, we propose the first framework of general guidance for flow matching. From this framework, we derive a family of guidance techniques that can be applied to general flow matching. These include a new training-free asymptotically exact guidance, novel training losses for training-based guidance, and two classes of approximate guidance that cover classical gradient guidance methods as special cases. We theoretically investigate these different methods to give a practical guideline for choosing suitable methods in different scenarios. Experiments on synthetic datasets, image inverse problems, and offline reinforcement learning demonstrate the effectiveness of our proposed guidance methods and verify the correctness of our flow matching guidance framework. Code to reproduce the experiments can be found at https://github.com/AI4Science-WestlakeU/flow_guidance.
• Abstract（参考訳）: フローマッチングは、画像生成から意思決定までの様々な生成タスクにおいて、ガイド付き生成が重要となる最先端のパフォーマンスを示している。 しかし,フローマッチングのガイダンスは,従来の拡散モデルとは大きく異なる。 したがって、一般的なフローマッチングのためのガイダンスの課題は、ほとんど未検討のままである。 本稿では,フローマッチングのための一般的なガイダンスの枠組みを提案する。 この枠組みから,一般的なフローマッチングに適用可能なガイダンス手法のファミリーを導出する。 これには、新しいトレーニングのない漸近的正確なガイダンス、トレーニングベースのガイダンスのための新しいトレーニング損失、そして古典的な勾配ガイダンスメソッドを特別なケースとしてカバーする近似ガイダンスの2つのクラスが含まれる。 本稿では,これらの異なる手法を理論的に検討し,異なるシナリオで適切な方法を選択するための実践的ガイドラインを与える。 合成データセット,画像逆問題,オフライン強化学習の実験は,提案手法の有効性を示し,フローマッチングガイダンスフレームワークの有効性を検証した。 実験を再現するコードはhttps://github.com/AI4Science-WestlakeU/flow_guidanceにある。

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