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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.21731v2
• Date: Mon, 22 Sep 2025 22:05:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-24 16:16:25.698771
• 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: 画像生成のための確率的生成モデルにおける一般的な仮定は、グローバルなデータ分布の学習がサンプリングによって新しい画像を生成するのに十分であるということである。 我々は,この中核的な仮定の限界,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ということを考察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.946694131713611
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A common assumption in probabilistic generative models for image generation is that learning the global data distribution suffices to generate novel images via sampling. We investigate the limitation of this core assumption, namely that learning global distributions leads to memorization rather than generative behavior. We propose two theoretical frameworks, the Mutually Exclusive Probability Space (MEPS) and the Local Dependence Hypothesis (LDH), for investigation. MEPS arises from the observation that deterministic mappings (e.g. neural networks) involving random variables tend to reduce overlap coefficients among involved random variables, thereby inducing exclusivity. We further propose a lower bound in terms of the overlap coefficient, and introduce a Binary Latent Autoencoder (BL-AE) that encodes images into signed binary latent representations. LDH formalizes dependence within a finite observation radius, which motivates our $\gamma$-Autoregressive Random Variable Model ($\gamma$-ARVM). $\gamma$-ARVM is an autoregressive model, with a variable observation range $\gamma$, that predicts a histogram for the next token. Using $\gamma$-ARVM, we observe that as the observation range increases, autoregressive models progressively shift toward memorization. In the limit of global dependence, the model behaves as a pure memorizer when operating on the binary latents produced by our BL-AE. Comprehensive experiments and discussions support our investigation.
• Abstract（参考訳）: 画像生成のための確率的生成モデルにおける一般的な仮定は、グローバルなデータ分布の学習がサンプリングによって新しい画像を生成するのに十分であるということである。 我々は,この中核的な仮定の限界,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ということを考察する。 本稿では,Mutually Exclusive Probability Space (MEPS) とLocal Dependence hypothesis (LDH) の2つの理論的枠組みを提案する。 MEPSは、確率変数を含む決定論的写像(例えばニューラルネットワーク)は、関連する確率変数間の重なり係数を減少させ、排他性を引き起こす傾向があるという観察から生じる。 さらに、重なり係数の観点から下位境界を提案し、符号付きバイナリ潜在表現に画像をエンコードするバイナリ潜在オートエンコーダ(BL-AE)を導入する。 LDHは有限半径内で依存を形式化し、これは我々の$\gamma$-Autoregressive Random Variable Model(\gamma$-ARVM)を動機付けている。 $\gamma$-ARVMは自動回帰モデルであり、変数観測範囲$\gamma$は次のトークンのヒストグラムを予測する。 我々は$\gamma$-ARVMを用いて、観測範囲が大きくなるにつれて自己回帰モデルが徐々に記憶へと移行していくことを観察する。 地球依存の限界では、BL-AEが生成する二元系潜伏剤を動作させるとき、モデルは純粋な記憶器として振る舞う。 総合的な実験と議論が我々の調査を支持している。

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