論文の概要: Not All Thats Rare Is Lost: Causal Paths to Rare Concept Synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.20808v1
• Date: Tue, 27 May 2025 07:13:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-28 17:05:58.464847
• Title: Not All Thats Rare Is Lost: Causal Paths to Rare Concept Synthesis
• Title（参考訳）: コンセプト・シンセサイザーを作るための道のり
• Authors: Bo-Kai Ruan, Zi-Xiang Ni, Bo-Lun Huang, Teng-Fang Hsiao, Hong-Han Shuai,
• Abstract要約: 我々は、まれな概念生成を潜在因果経路をナビゲートするものとして扱う、原則化されたフレームワークであるRAPを紹介する。 RAPは希少な概念生成を一貫して強化し、自動評価と人間の研究の両方において、強力なベースラインを上回ります。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.226110719469258
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Diffusion models have shown strong capabilities in high-fidelity image generation but often falter when synthesizing rare concepts, i.e., prompts that are infrequently observed in the training distribution. In this paper, we introduce RAP, a principled framework that treats rare concept generation as navigating a latent causal path: a progressive, model-aligned trajectory through the generative space from frequent concepts to rare targets. Rather than relying on heuristic prompt alternation, we theoretically justify that rare prompt guidance can be approximated by semantically related frequent prompts. We then formulate prompt switching as a dynamic process based on score similarity, enabling adaptive stage transitions. Furthermore, we reinterpret prompt alternation as a second-order denoising mechanism, promoting smooth semantic progression and coherent visual synthesis. Through this causal lens, we align input scheduling with the model's internal generative dynamics. Experiments across diverse diffusion backbones demonstrate that RAP consistently enhances rare concept generation, outperforming strong baselines in both automated evaluations and human studies.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルは高忠実度画像生成において強い能力を示すが、希少な概念、すなわちトレーニング分布でしばしば観測されるプロンプトを合成する際には、しばしばフェールする。 本稿では,稀な概念生成を潜在因果経路のナビゲートとして扱う原則的枠組みであるRAPを紹介する。 我々は、ヒューリスティックなプロンプト変更に頼るのではなく、稀なプロンプトガイダンスが意味的に関連する頻繁なプロンプトによって近似できることを理論的に正当化する。 次に、スコア類似性に基づく動的プロセスとしてプロンプトスイッチングを定式化し、適応的なステージ遷移を可能にする。 さらに, アクセシブ・リフレクションを2次認知機構として再解釈し, スムーズなセマンティック・プログレクションとコヒーレント・ビジュアル・シンセシスを促進する。 この因果レンズを通して、入力スケジューリングとモデルの内部生成ダイナミクスを一致させる。 多様な拡散バックボーンを用いた実験では、RAPは希少な概念生成を一貫して促進し、自動評価と人的研究の両方において強いベースラインを上回ります。

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