論文の概要: FlowBind: Efficient Any-to-Any Generation with Bidirectional Flows
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.15420v1
- Date: Wed, 17 Dec 2025 13:08:18 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-12-18 17:06:26.99767
- Title: FlowBind: Efficient Any-to-Any Generation with Bidirectional Flows
- Title（参考訳）: FlowBind: 双方向フローによる効率的なAny生成
- Abstract要約: FlowBindは、あらゆる世代の効率的なフレームワークです。
モダリティ固有の非可逆フローを各モダリティにブリッジして、クロスモーダル情報をキャプチャする共有潜在空間を学習する。
テキスト、画像、オーディオの実験では、FlowBindは6倍のパラメータを必要とせず、従来のメソッドよりも10倍高速にトレーニングできる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.924626622563924
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Any-to-any generation seeks to translate between arbitrary subsets of modalities, enabling flexible cross-modal synthesis. Despite recent success, existing flow-based approaches are challenged by their inefficiency, as they require large-scale datasets often with restrictive pairing constraints, incur high computational cost from modeling joint distribution, and rely on complex multi-stage training. We propose FlowBind, an efficient framework for any-to-any generation. Our approach is distinguished by its simplicity: it learns a shared latent space capturing cross-modal information, with modality-specific invertible flows bridging this latent to each modality. Both components are optimized jointly under a single flow-matching objective, and at inference the invertible flows act as encoders and decoders for direct translation across modalities. By factorizing interactions through the shared latent, FlowBind naturally leverages arbitrary subsets of modalities for training, and achieves competitive generation quality while substantially reducing data requirements and computational cost. Experiments on text, image, and audio demonstrate that FlowBind attains comparable quality while requiring up to 6x fewer parameters and training 10x faster than prior methods. The project page with code is available at https://yeonwoo378.github.io/official_flowbind.
- Abstract（参考訳）: 任意の生成はモダリティの任意の部分集合を変換し、フレキシブルなクロスモーダル合成を可能にする。
最近の成功にもかかわらず、既存のフローベースのアプローチは、しばしば制限的なペアリング制約を持つ大規模なデータセット、関節分布のモデリングによる高い計算コスト、複雑なマルチステージトレーニングに依存しているため、その非効率さによって、課題となっている。
任意の世代に効率的なフレームワークであるFlowBindを提案する。
我々のアプローチは単純さによって区別され、モダリティ固有の非可逆フローを各モダリティにブリッジすることで、クロスモーダル情報をキャプチャする共有潜在空間を学習する。
両方のコンポーネントは、単一のフローマッチングの目的の下で共同で最適化され、推論時に、非可逆フローは、モダリティ間の直接変換のためのエンコーダおよびデコーダとして機能する。
FlowBindは、共用潜水器を通じて相互作用を分解することにより、自然にトレーニングのための任意のモダリティのサブセットを活用し、データ要求と計算コストを大幅に削減しながら、競合生成品質を達成する。
テキスト、画像、オーディオの実験では、FlowBindは6倍のパラメータを必要とせず、従来のメソッドよりも10倍高速にトレーニングできる。
コード付きのプロジェクトページはhttps://yeonwoo378.github.io/official_flowbind.comで公開されている。
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