論文の概要: Test-Time Anchoring for Discrete Diffusion Posterior Sampling
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.02291v1
- Date: Thu, 02 Oct 2025 17:58:37 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-03 16:59:21.280517
- Title: Test-Time Anchoring for Discrete Diffusion Posterior Sampling
- Title（参考訳）: 離散拡散後サンプリングのためのテスト時間アンカリング
- Authors: Litu Rout, Andreas Lugmayr, Yasamin Jafarian, Srivatsan Varadharajan, Constantine Caramanis, Sanjay Shakkottai, Ira Kemelmacher-Shlizerman,
- Abstract要約: 後方サンプリングは、事前訓練された離散拡散基礎モデルにとって難しい問題である。
マスク拡散基礎モデルのためのAnchored Posterior Smpling (APS) を提案する。
本手法は線形および非線形逆問題に対する離散拡散サンプリング器の最先端性能を実現する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.507644561076894
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We study the problem of posterior sampling using pretrained discrete diffusion foundation models, aiming to recover images from noisy measurements without retraining task-specific models. While diffusion models have achieved remarkable success in generative modeling, most advances rely on continuous Gaussian diffusion. In contrast, discrete diffusion offers a unified framework for jointly modeling categorical data such as text and images. Beyond unification, discrete diffusion provides faster inference, finer control, and principled training-free Bayesian inference, making it particularly well-suited for posterior sampling. However, existing approaches to discrete diffusion posterior sampling face severe challenges: derivative-free guidance yields sparse signals, continuous relaxations limit applicability, and split Gibbs samplers suffer from the curse of dimensionality. To overcome these limitations, we introduce Anchored Posterior Sampling (APS) for masked diffusion foundation models, built on two key innovations -- quantized expectation for gradient-like guidance in discrete embedding space, and anchored remasking for adaptive decoding. Our approach achieves state-of-the-art performance among discrete diffusion samplers across linear and nonlinear inverse problems on the standard benchmarks. We further demonstrate the benefits of our approach in training-free stylization and text-guided editing.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,タスク固有モデルの再学習を伴わないノイズ測定から画像の復元を目的とした,事前学習された離散拡散基礎モデルを用いた後部サンプリングの課題について検討する。
拡散モデルは生成モデリングにおいて顕著に成功したが、ほとんどの進歩は連続ガウス拡散に依存している。
対照的に、離散拡散はテキストや画像などの分類データを共同でモデル化するための統一的なフレームワークを提供する。
一元化以外にも、離散拡散はより高速な推論、より細かい制御、原則化された訓練のないベイズ推論を提供し、特に後続サンプリングに適している。
しかし、離散拡散後サンプリングへの既存のアプローチは深刻な課題に直面している: 微分自由誘導はスパース信号をもたらし、連続緩和は適用性を制限し、ギブスサンプリング機は次元性の呪いに苦しむ。
これらの制限を克服するために、マスク付き拡散基盤モデルのためのAnchored Posterior Smpling (APS)を導入し、2つの重要なイノベーションの上に構築した。
提案手法は, 標準ベンチマークにおける線形および非線形逆問題に対して, 離散拡散サンプリング器の最先端性能を実現する。
さらに、トレーニング不要のスタイリゼーションとテキストガイド編集におけるアプローチの利点を実証する。
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