論文の概要: WaveStitch: Flexible and Fast Conditional Time Series Generation with Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.06231v1
• Date: Sat, 08 Mar 2025 14:12:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-11 20:09:44.261484
• Title: WaveStitch: Flexible and Fast Conditional Time Series Generation with Diffusion Models
• Title（参考訳）: WaveStitch:拡散モデルによるフレキシブルかつ高速な条件時系列生成
• Authors: Aditya Shankar, Lydia Y. Chen, Arie van Deursen, Rihan Hai,
• Abstract要約: WaveStitchは制約の下で時間データを生成する新しい方法である。 拡散確率モデルを利用して正確な時間データを効率的に生成する。 最先端の手法に比べて平均2乗誤差が最大10倍低い。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.276063934460456
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Generating temporal data under constraints is critical for forecasting, imputation, and synthesis. These datasets often include auxiliary conditions that influence the values within the time series signal. Existing methods face three key challenges: (1) they fail to adapt to conditions at inference time; (2) they rely on sequential generation, which slows the generation speed; and (3) they inefficiently encode categorical features, leading to increased sparsity and input sizes. We propose WaveStitch, a novel method that addresses these challenges by leveraging denoising diffusion probabilistic models to efficiently generate accurate temporal data under given auxiliary constraints. WaveStitch overcomes these limitations by: (1) modeling interactions between constraints and signals to generalize to new, unseen conditions; (2) enabling the parallel synthesis of sequential segments with a novel "stitching" mechanism to enforce coherence across segments; and (3) encoding categorical features as compact periodic signals while preserving temporal patterns. Extensive evaluations across diverse datasets highlight WaveStitch's ability to generalize to unseen conditions during inference, achieving up to a 10x lower mean-squared-error compared to the state-of-the-art methods. Moreover, WaveStitch generates data up to 460x faster than autoregressive methods while maintaining comparable accuracy. By efficiently encoding categorical features, WaveStitch provides a robust and efficient solution for temporal data generation. Our code is open-sourced: https://github.com/adis98/HierarchicalTS
• Abstract（参考訳）: 時間的データを制約下で生成することは、予測、計算、合成に不可欠である。 これらのデータセットは、しばしば時系列信号内の値に影響を与える補助条件を含む。 既存の手法では,(1)推論時に条件に適応できない,(2)生成速度を遅くする逐次生成に依存する,(3)分類的特徴を非効率に符号化する,という3つの課題に直面している。 本稿では,これらの問題に対処する新しい方法であるWaveStitchを提案する。 WaveStitchは、(1)制約と信号間の相互作用をモデリングして、新しい、目に見えない条件に一般化する、(2)セグメント間のコヒーレンスを強制する新しい「スティッチ」機構でシーケンシャルセグメントの並列合成を可能にする、(3)時間的パターンを保ちながら、カテゴリー的特徴をコンパクトな周期的信号として符号化する、という制限を克服する。 多様なデータセットにわたる広範囲な評価は、WaveStitchが推論中に目に見えない条件に一般化する能力を強調し、最先端の手法と比較して10倍低い平均二乗誤差を達成する。 さらに、WaveStitchは、同等の精度を維持しながら、自動回帰メソッドよりも最大460倍高速なデータを生成する。 カテゴリ的特徴を効率的に符号化することで、WaveStitchは時間データ生成のための堅牢で効率的なソリューションを提供する。 私たちのコードはオープンソースです。 https://github.com/adis98/HierarchicalTS

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