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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.06231v3
• Date: Tue, 04 Nov 2025 07:38:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-05 16:37:26.06625
• 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、時間データを生成するための新しい拡散ベースの方法である。 コヒーレンスを維持しながら、自己回帰法よりも最大166.48倍高速なデータを生成する。 平均二乗誤差は最先端に比べて1.81倍低く、自己回帰法よりも166.48倍高速なデータを生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.930761927689854
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Generating temporal data under conditions is crucial for forecasting, imputation, and generative tasks. Such data often has metadata and partially observed signals that jointly influence the generated values. However, existing methods face three key limitations: (1) they condition on either the metadata or observed values, but rarely both together; (2) they adopt either training-time approaches that fail to generalize to unseen scenarios, or inference-time approaches that ignore metadata; and (3) they suffer from trade-offs between generation speed and temporal coherence across time windows--choosing either slow but coherent autoregressive methods or fast but incoherent parallel ones. We propose WaveStitch, a novel diffusion-based method to overcome these hurdles through: (1) dual-sourced conditioning on both metadata and partially observed signals; (2) a hybrid training-inference architecture, incorporating metadata during training and observations at inference via gradient-based guidance; and (3) a novel pipeline-style paradigm that generates time windows in parallel while preserving coherence through an inference-time conditional loss and a stitching mechanism. Across diverse datasets, WaveStitch demonstrates adaptability to arbitrary patterns of observed signals, achieving 1.81x lower mean-squared-error compared to the state-of-the-art, and generates data up to 166.48x faster than autoregressive methods while maintaining coherence. Our code is available at: https://github.com/adis98/WaveStitch
• Abstract（参考訳）: 状況下での時間データの生成は、予測、計算、生成タスクに不可欠である。 このようなデータはしばしばメタデータを持ち、部分的に観測された信号が生成した値に共同で影響を及ぼす。 しかし、既存の手法では、(1)メタデータまたは観測された値に条件を付けるが、両方を同時に扱うことは滅多にない、(2)見つからないシナリオに一般化できないトレーニング時アプローチを採用する、(3)メタデータを無視しない推論時アプローチを採用する、(3)時間ウィンドウ間の生成速度と時間的コヒーレンスの間のトレードオフに悩まされる、という3つの制限に直面している。 本研究では,(1)メタデータと部分的観測信号の二重ソース条件付け,(2)学習中のメタデータを組み込んだハイブリッドトレーニング推論アーキテクチャ,(3)推論時条件損失と縫合機構を通じてコヒーレンスを保ちながら並列に時間窓を生成するパイプラインスタイルのパラダイムを提案する。 さまざまなデータセットにわたって、WaveStitchは、観測された信号の任意のパターンへの適応性を示し、最先端と比較して平均2乗誤差が1.81倍低く、コヒーレンスを維持しながら、自己回帰法よりも166.48倍高速なデータを生成する。 私たちのコードは、https://github.com/adis98/WaveStitchで利用可能です。

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