論文の概要: SyncSDE: A Probabilistic Framework for Diffusion Synchronization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.21555v1
• Date: Thu, 27 Mar 2025 14:40:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-28 12:53:42.680513
• Title: SyncSDE: A Probabilistic Framework for Diffusion Synchronization
• Title（参考訳）: SyncSDE:拡散同期のための確率的フレームワーク
• Authors: Hyunjun Lee, Hyunsoo Lee, Sookwan Han,
• Abstract要約: 本稿では,なぜ拡散同期が機能するのかを解析し,どの点に相関するべきかを明らかにするためのフレームワークを提案する。 タスク毎の最適相関モデルを特定し、従来の手法よりも優れた結果を得る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.6560851081680426
• License:
• Abstract: There have been many attempts to leverage multiple diffusion models for collaborative generation, extending beyond the original domain. A prominent approach involves synchronizing multiple diffusion trajectories by mixing the estimated scores to artificially correlate the generation processes. However, existing methods rely on naive heuristics, such as averaging, without considering task specificity. These approaches do not clarify why such methods work and often fail when a heuristic suitable for one task is blindly applied to others. In this paper, we present a probabilistic framework for analyzing why diffusion synchronization works and reveal where heuristics should be focused - modeling correlations between multiple trajectories and adapting them to each specific task. We further identify optimal correlation models per task, achieving better results than previous approaches that apply a single heuristic across all tasks without justification.
• Abstract（参考訳）: 複数の拡散モデルを協調生成に活用する試みは、元々のドメインを超えて数多く行われている。 顕著なアプローチは、推定されたスコアを混合して生成過程を人工的に相関させることにより、複数の拡散軌跡を同期させることである。 しかし、既存の手法は、タスクの特異性を考慮せずに平均化のような単純なヒューリスティックに頼っている。 これらの手法は、あるタスクに適したヒューリスティックが他のタスクに盲目的に適用された場合、なぜ機能するのかを明らかにしておらず、しばしば失敗する。 本稿では,拡散同期がなぜ機能するのかを解析し,複数の軌道間の相関関係をモデル化し,それぞれのタスクに適応させるという,ヒューリスティックな特徴を明らかにするための確率的枠組みを提案する。 さらに,タスクごとの最適相関モデルを同定し,全てのタスクに対して1つのヒューリスティックを正当化せずに適用する従来の手法よりも優れた結果を得る。

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