論文の概要: Vision-Enhanced Time Series Forecasting via Latent Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.14887v1
• Date: Sun, 16 Feb 2025 14:15:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-02 02:51:39.563355
• Title: Vision-Enhanced Time Series Forecasting via Latent Diffusion Models
• Title（参考訳）: 潜時拡散モデルによる視覚強調時系列予測
• Authors: Weilin Ruan, Siru Zhong, Haomin Wen, Yuxuan Liang,
• Abstract要約: LDM4TSは視覚強調時系列予測のための遅延拡散モデルの強力な画像再構成機能を利用する新しいフレームワークである。 時系列を多視点視覚表現に変換するための補完的変換手法を最初に用いた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.54316645614762
• License:
• Abstract: Diffusion models have recently emerged as powerful frameworks for generating high-quality images. While recent studies have explored their application to time series forecasting, these approaches face significant challenges in cross-modal modeling and transforming visual information effectively to capture temporal patterns. In this paper, we propose LDM4TS, a novel framework that leverages the powerful image reconstruction capabilities of latent diffusion models for vision-enhanced time series forecasting. Instead of introducing external visual data, we are the first to use complementary transformation techniques to convert time series into multi-view visual representations, allowing the model to exploit the rich feature extraction capabilities of the pre-trained vision encoder. Subsequently, these representations are reconstructed using a latent diffusion model with a cross-modal conditioning mechanism as well as a fusion module. Experimental results demonstrate that LDM4TS outperforms various specialized forecasting models for time series forecasting tasks.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルは、最近、高品質な画像を生成するための強力なフレームワークとして登場した。 最近の研究は時系列予測への応用を探求しているが、これらの手法は時間的パターンを捉えるために視覚情報を効果的に変換するクロスモーダルモデリングにおいて重要な課題に直面している。 本稿では,視覚強調時系列予測のための遅延拡散モデルの強力な画像再構成機能を利用する,新しいフレームワーク LDM4TS を提案する。 外部視覚データを導入する代わりに,まず,時系列を多視点視覚表現に変換するための補完的変換技術を用いて,事前学習された視覚エンコーダのリッチな特徴抽出機能を利用する。 その後、これらの表現は、相互モード条件付機構と融合モジュールを備えた潜在拡散モデルを用いて再構成される。 実験結果から, LDM4TSは時系列予測タスクにおいて, 各種予測モデルよりも優れていた。

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