論文の概要: Adaptive Diffusion Guidance via Stochastic Optimal Control

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.19367v1
• Date: Sun, 25 May 2025 23:34:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-27 16:58:43.07466
• Title: Adaptive Diffusion Guidance via Stochastic Optimal Control
• Title（参考訳）: 確率的最適制御による適応拡散誘導
• Authors: Iskander Azangulov, Peter Potaptchik, Qinyu Li, Eddie Aamari, George Deligiannidis, Judith Rousseau,
• Abstract要約: 指導力と信頼性の関係を特徴付ける理論的な形式化を提供する。 次に,適応最適化問題としてガイダンススケジューリングを行う最適制御フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.620124872188835
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Guidance is a cornerstone of modern diffusion models, playing a pivotal role in conditional generation and enhancing the quality of unconditional samples. However, current approaches to guidance scheduling--determining the appropriate guidance weight--are largely heuristic and lack a solid theoretical foundation. This work addresses these limitations on two fronts. First, we provide a theoretical formalization that precisely characterizes the relationship between guidance strength and classifier confidence. Second, building on this insight, we introduce a stochastic optimal control framework that casts guidance scheduling as an adaptive optimization problem. In this formulation, guidance strength is not fixed but dynamically selected based on time, the current sample, and the conditioning class, either independently or in combination. By solving the resulting control problem, we establish a principled foundation for more effective guidance in diffusion models.
• Abstract（参考訳）: ガイダンスは現代の拡散モデルの基礎であり、条件生成において重要な役割を担い、無条件サンプルの品質を高める。 しかし、現在のガイダンススケジューリングのアプローチ、すなわち適切なガイダンスのウェイトを決定することは、主にヒューリスティックであり、しっかりとした理論基盤が欠如している。 この作業は2つの面でこれらの制限に対処する。 まず,指導力と分類器の信頼性の関係を正確に特徴付ける理論形式化を提案する。 第二に、この知見に基づいて、適応最適化問題としてガイダンススケジューリングを行う確率的最適制御フレームワークを導入する。 この定式化では、ガイダンス強度は固定ではなく、時間、現在のサンプル、条件付けクラスに基づいて動的に選択される。 結果の制御問題を解くことにより、拡散モデルにおけるより効果的なガイダンスのための原則的基礎を確立する。

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