論文の概要: An Eulerian Perspective on Straight-Line Sampling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.11657v1
• Date: Mon, 13 Oct 2025 17:33:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-14 18:06:30.482854
• Title: An Eulerian Perspective on Straight-Line Sampling
• Title（参考訳）: 直線線サンプリングのユーレリア的展望
• Authors: Panos Tsimpos, Youssef Marzouk,
• Abstract要約: 本研究では, 生成モデリングのための動的測度輸送, 特に, 特定のソースとターゲット分布をブリッジするプロセスによって誘導される流れについて検討する。 我々は、どのプロセスが直線流を生成するか、すなわち、点加速度が消滅し、従って一階法と完全に統合可能なフローを問う。 本研究では、条件加速度と重み付き共分散(レイノルズ)テンソルのばらつきのバランスとして、直線性の簡潔なPDE特性を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We study dynamic measure transport for generative modeling: specifically, flows induced by stochastic processes that bridge a specified source and target distribution. The conditional expectation of the process' velocity defines an ODE whose flow map achieves the desired transport. We ask \emph{which processes produce straight-line flows} -- i.e., flows whose pointwise acceleration vanishes and thus are exactly integrable with a first-order method? We provide a concise PDE characterization of straightness as a balance between conditional acceleration and the divergence of a weighted covariance (Reynolds) tensor. Using this lens, we fully characterize affine-in-time interpolants and show that straightness occurs exactly under deterministic endpoint couplings. We also derive necessary conditions that constrain flow geometry for general processes, offering broad guidance for designing transports that are easier to integrate.
• Abstract（参考訳）: 生成モデルのための動的測度輸送について検討し、具体的には、特定のソースとターゲット分布をブリッジする確率過程によって誘導される流れについて述べる。 プロセス速度の条件付き期待値は、フローマップが所望の輸送を達成するODEを定義する。 例えば、点加速度が消滅し、従って一階法と完全に統合可能であるような流れは、どのプロセスが直線流を生成するのかを問う。 本研究では、条件加速度と重み付き共分散(レイノルズ)テンソルのばらつきのバランスとして、直線性の簡潔なPDE特性を提供する。 このレンズを用いて、アフィン・イン・タイム補間剤を完全に特徴付け、真正性は決定論的終端結合の下で生じることを示す。 また、一般的なプロセスのフロー幾何学を制約する必要条件を導出し、統合が容易なトランスポートを設計するための幅広いガイダンスを提供する。

関連論文リスト

• Flow Matching is Adaptive to Manifold Structures [32.55405572762157]
  フローマッチングは拡散に基づく生成モデルに代わるシミュレーションベースである。 フローマッチングがデータ幾何学にどのように適応し、次元の呪いを回避するかを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-02-25T23:52:32Z)
• Entropy-Controlled Flow Matching [0.08460698440162889]
  本稿では,グローバルエントロピーレートの予算d/dt H(mu_t) >=-lambdaを強制する連続性方程式パスに対する制約付き変分原理を提案する。 そこで我々は,Lipschitzによる証明型モード被覆と密度フロア保証を取得し,非拘束フローマッチングのための準最適逆例を構築した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-02-25T06:07:01Z)
• FlowConsist: Make Your Flow Consistent with Real Trajectory [99.22869983378062]
  現在の高速フロートレーニングパラダイムには,2つの根本的な問題がある,と我々は主張する。 ランダムにペアリングされたノイズデータサンプルから構築された条件付き速度は、系統的な軌跡ドリフトを導入する。 本研究では,高速フローにおける軌道整合性を実現するためのトレーニングフレームワークであるFlowConsistを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-02-06T03:24:23Z)
• Riemannian Flow Matching for Disentangled Graph Domain Adaptation [51.98961391065951]
  グラフドメイン適応(GDA)は典型的には、ユークリッド空間におけるグラフ埋め込みの整列に逆学習を使用する。 DisRFMは、埋め込みとフローベースのトランスポートを統一する幾何学的なGDAフレームワークである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-01-31T11:05:35Z)
• On the Relation between Rectified Flows and Optimal Transport [6.493334597338973]
  整流流マッチングは、学習した輸送経路を直線化し、分布間のより直接的な流れを生み出すことを目的としている。 最近の主張は、学習速度場が勾配であるように制約された整流流が最適輸送問題への解をもたらすことを示唆している。 本論文では, 従来の等価性を無効にするためのいくつかの反例を提示し, 整流の勾配制約を強制することは, 一般には, 最適輸送マップを計算するための信頼性の高い方法ではないと論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-26T09:01:53Z)
• Flow Matching: Markov Kernels, Stochastic Processes and Transport Plans [1.9766522384767222]
  フローマッチング技術は、逆問題の解決に利用できる。 逆問題の解法として,フローマッチングが有効であることを示す。 本稿では,連続正規化フローとスコアマッチング手法について簡潔に述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-28T10:28:17Z)
• Consistency Flow Matching: Defining Straight Flows with Velocity Consistency [97.28511135503176]
  本稿では,速度場の自己整合性を明示する新しいFM法であるConsistency Flow Matching(Consistency-FM)を紹介する。 予備実験により、一貫性FMは、一貫性モデルよりも4.4倍速く収束することにより、トレーニング効率を著しく向上することが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-02T16:15:37Z)
• Optimal Flow Matching: Learning Straight Trajectories in Just One Step [89.37027530300617]
  我々は,新しいtextbf Optimal Flow Matching (OFM) アプローチを開発し,理論的に正当化する。 これは2次輸送のための直列のOT変位をFMの1ステップで回復することを可能にする。 提案手法の主な考え方は,凸関数によってパラメータ化されるFMのベクトル場の利用である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-19T19:44:54Z)
• Flow Straight and Fast: Learning to Generate and Transfer Data with Rectified Flow [32.459587479351846]
  我々は、(神経)常微分方程式(ODE)モデルを学ぶための驚くほど単純なアプローチである整流流を提示する。 補正フローは画像生成,画像から画像への変換,ドメイン適応に優しく作用することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-07T08:59:55Z)
• Manifold Interpolating Optimal-Transport Flows for Trajectory Inference [64.94020639760026]
  最適輸送流(MIOFlow)を補間するマニフォールド補間法を提案する。 MIOFlowは、散発的なタイムポイントで撮影された静的スナップショットサンプルから、連続的な人口動態を学習する。 本手法は, 胚体分化および急性骨髄性白血病の治療から得られたscRNA-seqデータとともに, 分岐とマージによるシミュレーションデータについて検討した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-29T22:19:03Z)
• A Near-Optimal Gradient Flow for Learning Neural Energy-Based Models [93.24030378630175]
  学習エネルギーベースモデル(EBM)の勾配流を最適化する新しい数値スキームを提案する。 フォッカー・プランク方程式から大域相対エントロピーの2階ワッサーシュタイン勾配流を導出する。 既存のスキームと比較して、ワッサーシュタイン勾配流は実データ密度を近似するより滑らかで近似的な数値スキームである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2019-10-31T02:26:20Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。