論文の概要: Arcee: Differentiable Recurrent State Chain for Generative Vision Modeling with Mamba SSMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.11243v2
• Date: Mon, 17 Nov 2025 18:00:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-18 18:52:09.572067
• Title: Arcee: Differentiable Recurrent State Chain for Generative Vision Modeling with Mamba SSMs
• Title（参考訳）: Arcee: Mamba SSMを用いた生成的ビジョンモデリングのための微分型リカレントステートチェーン
• Abstract要約: 状態空間モデル(SSM)は、長文シーケンスモデリングにますます採用されている。 最近の"Mamba-for-vision"変種は、非順序信号に対する厳密な因果関係を緩和するために、主に複数のスキャン順序を探索している。 Arceeはブロック間のリカレントステートチェーンであり、各ブロックの端末状態空間表現を再利用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.5590835022089813
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: State-space models (SSMs), Mamba in particular, are increasingly adopted for long-context sequence modeling, providing linear-time aggregation via an input-dependent, causal selective-scan operation. Along this line, recent "Mamba-for-vision" variants largely explore multiple scan orders to relax strict causality for non-sequential signals (e.g., images). Rather than preserving cross-block memory, the conventional formulation of the selective-scan operation in Mamba reinitializes each block's state-space dynamics from zero, discarding the terminal state-space representation (SSR) from the previous block. Arcee, a cross-block recurrent state chain, reuses each block's terminal state-space representation as the initial condition for the next block. Handoff across blocks is constructed as a differentiable boundary map whose Jacobian enables end-to-end gradient flow across terminal boundaries. Key to practicality, Arcee is compatible with all prior "vision-mamba" variants, parameter-free, and incurs constant, negligible cost. As a modeling perspective, we view terminal SSR as a mild directional prior induced by a causal pass over the input, rather than an estimator of the non-sequential signal itself. To quantify the impact, for unconditional generation on CelebA-HQ (256$\times$256) with Flow Matching, Arcee reduces FID$\downarrow$ from $82.81$ to $15.33$ ($5.4\times$ lower) on a single scan-order Zigzag Mamba baseline. Efficient CUDA kernels and training code will be released to support rigorous and reproducible research.
• Abstract（参考訳）: 状態空間モデル(SSM)、特にMambaは、入力依存の因果選択的スキャン操作を通じて線形時間アグリゲーションを提供する長文シーケンスモデリングにますます採用されている。 この線に沿って、最近の"Mamba-for-vision"変種は、連続しない信号(例えば画像)の厳密な因果関係を緩和するために、主に複数のスキャン順序を探索している。 クロスブロックメモリを保存する代わりに、従来のマンバにおける選択的スキャン操作の定式化は、各ブロックの状態空間のダイナミクスをゼロから再初期化し、端末状態空間表現(SSR)を以前のブロックから破棄する。 クロスブロックリカレントステートチェーンであるArceeは、各ブロックの端末状態空間表現を次のブロックの初期条件として再利用する。 ブロック間のハンドオフは、ジャコビアンが終端境界を越えてエンドツーエンドの勾配流を可能にする微分可能な境界写像として構成される。 実用性の鍵となるのは、以前の "vision-mamba" 変種と互換性があり、パラメータフリーで、定数で無視可能なコストがかかることである。 モデリングの観点からは、終端SSRは、非逐次信号自体の推定器ではなく、入力の因果パスによって引き起こされる軽度の方向優先であると見なす。 影響を定量化するために、フローマッチングによるCelebA-HQ(256$\times$256)の非条件生成のために、Arceeは単一のスキャンオーダーのZigzag MambaベースラインでFID$\downarrow$を$82.81$から$15.33$$$5.4\times$ lowerに下げる。 効率的なCUDAカーネルとトレーニングコードがリリースされ、厳密で再現可能な研究をサポートする。

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