論文の概要: Gaussian Mixture Flow Matching Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.05304v1
• Date: Mon, 07 Apr 2025 17:59:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-08 14:13:42.877915
• Title: Gaussian Mixture Flow Matching Models
• Title（参考訳）: ガウス混合流れマッチングモデル
• Authors: Hansheng Chen, Kai Zhang, Hao Tan, Zexiang Xu, Fujun Luan, Leonidas Guibas, Gordon Wetzstein, Sai Bi,
• Abstract要約: 拡散モデルは正規分布をガウス平均として近似し,その平均を推定する一方,フローマッチングモデルはガウス平均をフロー速度としてパラメータ化する。 離散化誤差による数段階のサンプリングでは性能が低下し、分類器フリーガイダンス(CFG)では過飽和色が生じる傾向にある。 本稿では,CFGの過飽和問題を緩和し,画像生成品質を向上する新しい確率的ガイダンス手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.976452482535954
• License:
• Abstract: Diffusion models approximate the denoising distribution as a Gaussian and predict its mean, whereas flow matching models reparameterize the Gaussian mean as flow velocity. However, they underperform in few-step sampling due to discretization error and tend to produce over-saturated colors under classifier-free guidance (CFG). To address these limitations, we propose a novel Gaussian mixture flow matching (GMFlow) model: instead of predicting the mean, GMFlow predicts dynamic Gaussian mixture (GM) parameters to capture a multi-modal flow velocity distribution, which can be learned with a KL divergence loss. We demonstrate that GMFlow generalizes previous diffusion and flow matching models where a single Gaussian is learned with an $L_2$ denoising loss. For inference, we derive GM-SDE/ODE solvers that leverage analytic denoising distributions and velocity fields for precise few-step sampling. Furthermore, we introduce a novel probabilistic guidance scheme that mitigates the over-saturation issues of CFG and improves image generation quality. Extensive experiments demonstrate that GMFlow consistently outperforms flow matching baselines in generation quality, achieving a Precision of 0.942 with only 6 sampling steps on ImageNet 256$\times$256.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルは正規分布をガウス平均として近似し,その平均を推定する一方,フローマッチングモデルはガウス平均を流速として再パラメータ化する。 しかし、離散化誤差により数段階のサンプリングでは性能が低下し、分類器フリーガイダンス(CFG)では過飽和色が生じる傾向にある。 GMFlowは平均を予測せず,動的ガウス混合(GM)パラメータを予測し,KL分散損失で学習可能な多モード流速分布を捉える。 GMFlowは,1つのガウスが1L_2$デノージング損失で学習されるような,従来の拡散流と流れのマッチングモデルを一般化することを示した。 推定のために,解析的復調分布と速度場を利用するGM-SDE/ODEソルバを導出した。 さらに,CFGの過飽和問題を緩和し,画像生成品質を向上する新しい確率的ガイダンス手法を提案する。 GMFlowは、画像Net 256$\times$256でわずか6ステップのサンプリングで0.942の精度を達成した。

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