論文の概要: Rex: Reversible Solvers for Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.08834v2
• Date: Wed, 08 Oct 2025 23:43:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-10 15:34:28.370452
• Title: Rex: Reversible Solvers for Diffusion Models
• Title（参考訳）: Rex: 拡散モデルのための可逆的解法
• Authors: Zander W. Blasingame, Chen Liu,
• Abstract要約: 本稿では,この課題と微分方程式に対する代数的可逆解のより広範な研究との関連を利用して,拡散モデルのための新しい解法群を提案する。 特に、拡散モデルに対する指数的ルンゲ・クッタ法を構築するために、ローソン法の適用を用いて可逆解の族を構築する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.669930228663017
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Diffusion models have quickly become the state-of-the-art for numerous generation tasks across many different applications. Encoding samples from the data distribution back into the models underlying prior distribution is an important task that arises in many downstream applications. This task is often called the inversion of diffusion models. Prior approaches for solving this task, however, are often simple heuristic solvers that come with several drawbacks in practice. In this work, we propose a new family of solvers for diffusion models by exploiting the connection between this task and the broader study of algebraically reversible solvers for differential equations. In particular, we construct a family of reversible solvers using an application of Lawson methods to construct exponential Runge-Kutta methods for the diffusion models. We call this family of reversible exponential solvers Rex. In addition to a rigorous theoretical analysis of the proposed solvers we also emonstrate the utility of the methods through a variety of empirical illustrations.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルは、多くの異なるアプリケーションにまたがる多くの生成タスクにおける最先端のモデルとなっている。 データ分散からのサンプルを事前配布の基盤となるモデルにエンコードすることは、多くのダウンストリームアプリケーションで発生する重要なタスクである。 このタスクはしばしば拡散モデルの反転と呼ばれる。 しかし、この問題を解くための以前のアプローチは、実際にはいくつかの欠点がある単純なヒューリスティックな解法であることが多い。 本研究では,この課題と微分方程式に対する代数的可逆解のより広範な研究との関連を利用して,拡散モデルのための新しい解法群を提案する。 特に、拡散モデルに対する指数的ルンゲ・クッタ法を構築するために、ローソン法の適用を用いて可逆解の族を構築する。 我々はこのファミリーを可逆指数分解器 Rex と呼ぶ。 提案手法の厳密な理論的解析に加えて, 様々な経験的図解を通して本手法の有用性を実証する。

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