論文の概要: Projected Coupled Diffusion for Test-Time Constrained Joint Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.10531v1
• Date: Thu, 14 Aug 2025 11:05:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-15 22:24:48.281538
• Title: Projected Coupled Diffusion for Test-Time Constrained Joint Generation
• Title（参考訳）: テスト時間制約型ジョイントジェネレーションのための計画的結合拡散
• Authors: Hao Luan, Yi Xian Goh, See-Kiong Ng, Chun Kai Ling,
• Abstract要約: 制約付きジョイント生成のための新しいテストタイムフレームワークであるProjected Coupled Diffusion (PCD)を提案する。 PCDは、拡散モデル間の協調を促進するために生成力学に結合したガイダンス項を導入し、各拡散ステップにプロジェクションステップを組み込んで厳しい制約を強制する。 その結果,過剰な計算コストを発生させることなく,結合効果の向上と制約満足度が保証された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.272778929938532
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Modifications to test-time sampling have emerged as an important extension to diffusion algorithms, with the goal of biasing the generative process to achieve a given objective without having to retrain the entire diffusion model. However, generating jointly correlated samples from multiple pre-trained diffusion models while simultaneously enforcing task-specific constraints without costly retraining has remained challenging. To this end, we propose Projected Coupled Diffusion (PCD), a novel test-time framework for constrained joint generation. PCD introduces a coupled guidance term into the generative dynamics to encourage coordination between diffusion models and incorporates a projection step at each diffusion step to enforce hard constraints. Empirically, we demonstrate the effectiveness of PCD in application scenarios of image-pair generation, object manipulation, and multi-robot motion planning. Our results show improved coupling effects and guaranteed constraint satisfaction without incurring excessive computational costs.
• Abstract（参考訳）: 実験時間サンプリングの修正は拡散アルゴリズムへの重要な拡張として現れており、生成過程を偏り、拡散モデル全体を再訓練することなく、所定の目的を達成することが目的である。 しかし、複数の事前学習拡散モデルから共同で相関したサンプルを生成すると同時に、コストのかかる再学習を伴わずにタスク固有の制約を同時に実施することは困難である。 そこで我々は,制約付きジョイント生成のための新しいテスト時間フレームワークであるProjected Coupled Diffusion (PCD)を提案する。 PCDは、拡散モデル間の協調を促進するために生成力学に結合したガイダンス項を導入し、各拡散ステップにプロジェクションステップを組み込んで厳しい制約を強制する。 画像ペア生成,オブジェクト操作,マルチロボット動作計画の応用シナリオにおけるPCDの有効性を実証的に示す。 その結果,過剰な計算コストを発生させることなく,結合効果の向上と制約満足度が保証された。

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