論文の概要: CurveFlow: Curvature-Guided Flow Matching for Image Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.15093v2
• Date: Sun, 24 Aug 2025 04:41:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-26 12:26:22.561618
• Title: CurveFlow: Curvature-Guided Flow Matching for Image Generation
• Title（参考訳）: CurveFlow: 画像生成のための曲率ガイドフローマッチング
• Authors: Yan Luo, Drake Du, Hao Huang, Yi Fang, Mengyu Wang,
• Abstract要約: 既存の整流流モデルは、データと雑音分布の間の線形軌跡に基づいている。 この線形性はゼロ曲率を強制し、データ多様体の低確率領域を通して画像生成プロセスを必然的に強制することができる。 フローパスに曲率誘導を組み込むことで、スムーズで非線形な軌道を学習するための新しいフローマッチングフレームワークであるCurveFlowを紹介した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.836900973675297
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Existing rectified flow models are based on linear trajectories between data and noise distributions. This linearity enforces zero curvature, which can inadvertently force the image generation process through low-probability regions of the data manifold. A key question remains underexplored: how does the curvature of these trajectories correlate with the semantic alignment between generated images and their corresponding captions, i.e., instructional compliance? To address this, we introduce CurveFlow, a novel flow matching framework designed to learn smooth, non-linear trajectories by directly incorporating curvature guidance into the flow path. Our method features a robust curvature regularization technique that penalizes abrupt changes in the trajectory's intrinsic dynamics.Extensive experiments on MS COCO 2014 and 2017 demonstrate that CurveFlow achieves state-of-the-art performance in text-to-image generation, significantly outperforming both standard rectified flow variants and other non-linear baselines like Rectified Diffusion. The improvements are especially evident in semantic consistency metrics such as BLEU, METEOR, ROUGE, and CLAIR. This confirms that our curvature-aware modeling substantially enhances the model's ability to faithfully follow complex instructions while simultaneously maintaining high image quality. The code is made publicly available at https://github.com/Harvard-AI-and-Robotics-Lab/CurveFlow.
• Abstract（参考訳）: 既存の整流流モデルは、データと雑音分布の間の線形軌跡に基づいている。 この線形性はゼロ曲率を強制し、データ多様体の低確率領域を通して画像生成プロセスを必然的に強制することができる。 これらの軌跡の曲率と、生成された画像とその対応する字幕、すなわち命令順守とのセマンティックアライメントとの関係は、どのように相関するのか? そこで本研究では,フローパスに曲率誘導を直接組み込むことで,スムーズで非線形な軌道を学習するための新しいフローマッチングフレームワークであるCurveFlowを紹介する。 提案手法は,トラジェクトリの内在力学の急激な変化をペナライズする頑健な曲率正規化手法を特徴とし,MS COCO 2014 と 2017 の総合的な実験により,CurveFlow がテキスト・画像生成における最先端性能を達成し,標準修正フロー変種と,Rectified Diffusion のような非線形ベースラインを著しく上回ることを示す。 この改善は、BLEU、METEOR、ROUGE、CLAIRといったセマンティック一貫性メトリクスで特に顕著である。 これにより、曲率認識モデリングは、高画質を同時に維持しつつ、複雑な命令を忠実に追従するモデルの能力を大幅に向上することを確認した。 コードはhttps://github.com/Harvard-AI-and-Robotics-Lab/CurveFlowで公開されている。

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