論文の概要: Exploring Image Generation via Mutually Exclusive Probability Spaces and Local Correlation Hypothesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.21731v1
• Date: Thu, 26 Jun 2025 19:32:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-30 21:12:22.990441
• Title: Exploring Image Generation via Mutually Exclusive Probability Spaces and Local Correlation Hypothesis
• Title（参考訳）: 相互排他確率空間による画像生成の探索と局所相関仮説
• Authors: Chenqiu Zhao, Anup Basu,
• Abstract要約: 確率的生成モデルにおける潜在的な制限を探求する2つの理論的枠組みを提案する。 グローバルな分布を学ぶことは、生成的な振る舞いよりも記憶に繋がる。 本稿では,潜伏変数間の局所相関から生じる生成能力を示す局所相関仮説(LCH)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.131712404284876
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose two theoretical frameworks, the Mutually Exclusive Probability Space (MESP) and the Local Correlation Hypothesis (LCH), to explore a potential limitation in probabilistic generative models; namely that learning global distributions leads to memorization rather than generative behavior. MESP emerges from our rethinking of the Variational Autoencoder (VAE). We observe that latent variable distributions in VAE exhibit overlap, which leads to an optimization conflict between the reconstruction loss and KL-divergence loss. A lower bound based on the overlap coefficient is proposed. We refer to this phenomenon as Mutually Exclusive Probability Spaces. Based on MESP, a Binary Latent Autoencoder (BL-AE) is proposed to encode images into binary latent representations. These binary latents are used as the input to our Autoregressive Random Variable Model (ARVM), a modified autoregressive model outputting histograms. Our ARVM achieves competitive FID scores, outperforming state-of-the-art methods on standard datasets. However, such scores reflect memorization rather than generation. To address this issue, we propose the Local Correlation Hypothesis (LCH), which posits that generative capability arising from local correlations among latent variables. Comprehensive experiments and discussions are conducted to validate our frameworks.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,多元性確率空間(MESP)と局所相関仮説(LCH)の2つの理論的枠組みを提案し,確率的生成モデルにおける潜在的な限界,すなわち,グローバルな分布の学習が生成行動よりも記憶に繋がることを示す。 MESPは変分オートエンコーダ(VAE)の再考から生まれた。 VAEの潜時変動分布は重複しており, 復元損失とKL偏差損失との間には最適化上の矛盾が生じている。 重なり係数に基づく下界を提案する。 この現象を、相互排他的確率空間(mutually Exclusive Probability spaces)と呼ぶ。 MESPに基づいて、バイナリラテントオートエンコーダ(BL-AE)を提案し、画像をバイナリラテント表現にエンコードする。 これらのバイナリ潜伏剤は、ヒストグラムを出力する修正自己回帰モデルであるARVM(Autoregressive Random Variable Model)の入力として使用される。 我々のARVMは競争力のあるFIDスコアを達成し、標準データセットにおける最先端の手法よりも優れています。 しかし、このようなスコアは世代ではなく記憶を反映している。 この問題に対処するために、潜伏変数間の局所相関から生じる生成能力を示す局所相関仮説(LCH)を提案する。 フレームワークを検証するための総合的な実験と議論を行う。

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