論文の概要: Distribution Matching via Generalized Consistency Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.12222v1
- Date: Sun, 17 Aug 2025 03:37:57 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-19 14:49:10.623749
- Title: Distribution Matching via Generalized Consistency Models
- Title（参考訳）: 一般化一貫性モデルによる分布マッチング
- Authors: Sagar Shrestha, Rajesh Shrestha, Tri Nguyen, Subash Timilsina,
- Abstract要約: 連続正規化フロー(CNF)における整合性モデルに着想を得た分布マッチングの新しい手法を提案する。
我々のモデルは、直進ノルム最小化目標を持つなどCNFモデルの利点を継承するが、GANと同様の異なる制約に適応できる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.3343955642269805
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Recent advancement in generative models have demonstrated remarkable performance across various data modalities. Beyond their typical use in data synthesis, these models play a crucial role in distribution matching tasks such as latent variable modeling, domain translation, and domain adaptation. Generative Adversarial Networks (GANs) have emerged as the preferred method of distribution matching due to their efficacy in handling high-dimensional data and their flexibility in accommodating various constraints. However, GANs often encounter challenge in training due to their bi-level min-max optimization objective and susceptibility to mode collapse. In this work, we propose a novel approach for distribution matching inspired by the consistency models employed in Continuous Normalizing Flow (CNF). Our model inherits the advantages of CNF models, such as having a straight forward norm minimization objective, while remaining adaptable to different constraints similar to GANs. We provide theoretical validation of our proposed objective and demonstrate its performance through experiments on synthetic and real-world datasets.
- Abstract（参考訳）: 生成モデルの最近の進歩は、様々なデータモダリティで顕著な性能を示している。
データ合成における典型的な使用以外にも、これらのモデルは潜在変数モデリング、ドメイン翻訳、ドメイン適応といった分散マッチングタスクにおいて重要な役割を果たす。
GAN(Generative Adversarial Networks)は,高次元データを扱う上での有効性と,様々な制約を緩和する際の柔軟性から,分散マッチングの好適な方法として登場した。
しかしながら、GANは、二段階のmin-max最適化目標とモード崩壊に対する感受性のために、トレーニングの課題に遭遇することが多い。
本研究では,連続正規化フロー(Continuous Normalizing Flow, CNF)における一貫性モデルに着想を得た分散マッチング手法を提案する。
我々のモデルは、直進ノルム最小化目標を持つなどCNFモデルの利点を継承するが、GANと同様の異なる制約に適応できる。
提案手法を理論的に検証し,実世界のデータセットを用いた実験によりその性能を実証する。
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