論文の概要: Test-time scaling of diffusions with flow maps

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.22688v1
• Date: Thu, 27 Nov 2025 18:44:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-01 19:47:55.682089
• Title: Test-time scaling of diffusions with flow maps
• Title（参考訳）: フローマップを用いた拡散の試験時間スケーリング
• Authors: Amirmojtaba Sabour, Michael S. Albergo, Carles Domingo-Enrich, Nicholas M. Boffi, Sanja Fidler, Karsten Kreis, Eric Vanden-Eijnden,
• Abstract要約: テスト時の拡散モデルを改善するための一般的なレシピは、報酬の勾配を拡散そのものの力学に導入することである。 フローマップを直接扱うことで,簡単な解を提案する。 本研究では, 流図と流速場の関係を利用して, 従来のテスト時間法よりも精度の高いフローマップトラジェクトリ・ティルティング (FMTT) アルゴリズムを構築した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.79792714591564
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: A common recipe to improve diffusion models at test-time so that samples score highly against a user-specified reward is to introduce the gradient of the reward into the dynamics of the diffusion itself. This procedure is often ill posed, as user-specified rewards are usually only well defined on the data distribution at the end of generation. While common workarounds to this problem are to use a denoiser to estimate what a sample would have been at the end of generation, we propose a simple solution to this problem by working directly with a flow map. By exploiting a relationship between the flow map and velocity field governing the instantaneous transport, we construct an algorithm, Flow Map Trajectory Tilting (FMTT), which provably performs better ascent on the reward than standard test-time methods involving the gradient of the reward. The approach can be used to either perform exact sampling via importance weighting or principled search that identifies local maximizers of the reward-tilted distribution. We demonstrate the efficacy of our approach against other look-ahead techniques, and show how the flow map enables engagement with complicated reward functions that make possible new forms of image editing, e.g. by interfacing with vision language models.
• Abstract（参考訳）: ユーザが特定した報酬に対して高いスコアを得られるように、テスト時に拡散モデルを改善するための一般的なレシピは、拡散自体の力学に報酬の勾配を導入することである。 ユーザが指定した報酬は、通常、世代末のデータの配布についてのみ適切に定義されているため、この手順はしばしば悪用される。 この問題に対する一般的な回避策は、デノイザを用いて、世代末にサンプルが何であったのかを推定することであるが、フローマップで直接作業することで、この問題に対する簡単な解決策を提案する。 本研究では,フローマップと瞬時輸送を管理する速度場の関係を利用して,報酬の勾配を含む標準テスト時間法よりも報奨率を向上するアルゴリズムであるフローマップトラジェクトリ・ティルティング(FMTT)を構築した。 この手法は、重要度重み付けによる正確なサンプリングや、報酬型分布の局所的な最大化を識別する原理的な探索に使用できる。 本稿では,他のルックアヘッド手法に対するアプローチの有効性を実証し,フローマップが視覚言語モデルと対面して新たな画像編集が可能な複雑な報酬関数とエンゲージメントを実現する方法を示す。

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