論文の概要: Unitary Scrambling and Collapse: A Quantum Diffusion Framework for Generative Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.10571v1
• Date: Thu, 12 Jun 2025 11:00:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-13 15:37:22.690602
• Title: Unitary Scrambling and Collapse: A Quantum Diffusion Framework for Generative Modeling
• Title（参考訳）: Unitary Scrambling and Collapse: 生成モデリングのための量子拡散フレームワーク
• Authors: Yihua Li, Jiayi Chen, Tamanna S. Kumavat, Kyriakos Flouris,
• Abstract要約: 画像生成のための最初の完全量子拡散に基づくフレームワークであるQSC-Diffusionを提案する。 逆ノイズ発生のためのパラメータ化量子回路を用いる。 注目すべきは、QSC-Diffusionは複数のデータセット間で競合するFIDスコアを達成することだ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.258882634977828
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantum computing, with its promise of exponential speedups, is rapidly emerging as a powerful paradigm for advancing artificial intelligence. We propose QSC-Diffusion, the first fully quantum diffusion-based framework for image generation. Our method integrates classical Gaussian noise with quantum scrambling in the forward process, and employs parameterized quantum circuits with measurement-induced collapse for reverse denoising -- enabling end-to-end sampling without reliance on classical neural architectures or preprocessing modules. To address optimization challenges in deep quantum models, we introduce a hybrid loss that balances fidelity and diversity, coupled with a divide-and-conquer training strategy to mitigate barren plateaus. Remarkably, QSC-Diffusion achieves competitive FID scores across multiple datasets while using orders of magnitude fewer parameters, outperforming even some quantum-classical hybrid baselines in efficiency. These results highlight the potential of quantum-native generative modeling and mark a foundational step toward scalable quantum machine learning.
• Abstract（参考訳）: 指数的なスピードアップを約束する量子コンピューティングは、人工知能を進化させる強力なパラダイムとして急速に発展しつつある。 我々は、画像生成のための最初の完全量子拡散ベースのフレームワークであるQSC拡散を提案する。 提案手法は,古典的ガウス雑音と量子スクランブルを前処理で統合し,パラメータ化量子回路を用いて,古典的ニューラルアーキテクチャや前処理モジュールに依存することなく,エンドツーエンドのサンプリングを可能にする。 深部量子モデルにおける最適化問題に対処するため,不整合と多様性のバランスをとるハイブリッド損失を導入し,バレン高原を緩和するための分断・対数トレーニング戦略を併用する。 注目すべきは、QSC-Diffusionは複数のデータセットにまたがる競合的なFIDスコアを達成しつつ、桁違いに少ないパラメータを使用し、量子古典的なハイブリッドベースラインよりも効率が良いことだ。 これらの結果は、量子ネイティブな生成モデリングの可能性を強調し、スケーラブルな量子機械学習に向けた基本的なステップを示す。

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