論文の概要: Are First-Order Diffusion Samplers Really Slower? A Fast Forward-Value Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.24927v1
• Date: Wed, 31 Dec 2025 15:35:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-01 23:27:28.693204
• Title: Are First-Order Diffusion Samplers Really Slower? A Fast Forward-Value Approach
• Title（参考訳）: 1次拡散サンプリングは本当に遅いのか? -高速前方値アプローチ-
• Authors: Yuchen Jiao, Na Li, Changxiao Cai, Gen Li,
• Abstract要約: 高次ODEソルバは拡散確率モデル(DPM)サンプリングを高速化するための標準ツールとなっている。 本稿では, DPM 評価の配置がサンプリング精度に大きく影響することを示す。 本稿では,DDIMと逆の符号を持つ新しい学習自由一階検定器を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.564043065639177
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Higher-order ODE solvers have become a standard tool for accelerating diffusion probabilistic model (DPM) sampling, motivating the widespread view that first-order methods are inherently slower and that increasing discretization order is the primary path to faster generation. This paper challenges this belief and revisits acceleration from a complementary angle: beyond solver order, the placement of DPM evaluations along the reverse-time dynamics can substantially affect sampling accuracy in the low-neural function evaluation (NFE) regime. We propose a novel training-free, first-order sampler whose leading discretization error has the opposite sign to that of DDIM. Algorithmically, the method approximates the forward-value evaluation via a cheap one-step lookahead predictor. We provide theoretical guarantees showing that the resulting sampler provably approximates the ideal forward-value trajectory while retaining first-order convergence. Empirically, across standard image generation benchmarks (CIFAR-10, ImageNet, FFHQ, and LSUN), the proposed sampler consistently improves sample quality under the same NFE budget and can be competitive with, and sometimes outperform, state-of-the-art higher-order samplers. Overall, the results suggest that the placement of DPM evaluations provides an additional and largely independent design angle for accelerating diffusion sampling.
• Abstract（参考訳）: 高次ODEソルバは拡散確率モデル(DPM)サンプリングを高速化するための標準ツールとなり、一階法が本質的に遅く、離散化順序の増大がより高速な生成への主要な経路である、という広く知られるようになった。 本稿では、この信念に挑戦し、補完的な角度から加速を再考する:ソルバ次数を超えて、逆時間ダイナミクスによるDPM評価の配置は、低次機能評価(NFE)体制におけるサンプリング精度に大きく影響する可能性がある。 本稿では,DDIMと逆の符号を持つ新しい学習自由一階検定器を提案する。 アルゴリズムでは、安価なワンステップルックアヘッド予測器を用いて前方値の評価を近似する。 得られたサンプルが1次収束を維持しながら理想の前方値軌道を確実に近似することを示す理論的保証を提供する。 実証的には、標準画像生成ベンチマーク(CIFAR-10, ImageNet, FFHQ, LSUN)において、提案されるサンプルは、同一のNFE予算下で一貫してサンプル品質を改善し、時として最先端の高次サンプリングと競合し得る。 以上の結果から, DPM 評価の配置は, 拡散サンプリングを加速するための追加的かつ大半独立な設計角度をもたらすことが示唆された。

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