論文の概要: Variance-Reduced Diffusion Sampling via Target Score Identity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.01594v2
• Date: Thu, 08 Jan 2026 21:50:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-12 13:49:32.275886
• Title: Variance-Reduced Diffusion Sampling via Target Score Identity
• Title（参考訳）: 目標スコア同定による拡散サンプリング
• Authors: Alois Duston, Tan Bui-Thanh,
• Abstract要約: クリーンな(ターゲット)スコアが利用可能か,あるいは近似可能な設定において,スコア推定と拡散に基づくサンプリングの分散化について検討した。 我々は、標準の逆時間解法と互換性のあるプラグアンドプレイ非パラメトリックな自己正規化重要度サンプリング推定器を開発した。 PDE-Governed Inverse問題と合成ターゲット実験により, 固定シミュレーション予算に対する試料品質の改善が示された。
• 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 variance reduction for score estimation and diffusion-based sampling in settings where the clean (target) score is available or can be approximated. Starting from the Target Score Identity (TSI), which expresses the noisy marginal score as a conditional expectation of the target score under the forward diffusion, we develop: (i) a plug-and-play nonparametric self-normalized importance sampling estimator compatible with standard reverse-time solvers, (ii) a variance-minimizing \emph{state- and time-dependent} blending rule between Tweedie-type and TSI estimators together with an anti-correlation analysis, (iii) a data-only extension based on locally fitted proxy scores, and (iv) a likelihood-tilting extension to Bayesian inverse problems. We also propose a \emph{Critic--Gate} distillation scheme that amortizes the state-dependent blending coefficient into a neural gate. Experiments on synthetic targets and PDE-governed inverse problems demonstrate improved sample quality for a fixed simulation budget.
• Abstract（参考訳）: クリーンな(ターゲット)スコアが利用可能か,あるいは近似可能な設定において,スコア推定と拡散に基づくサンプリングの分散化について検討した。 TSI(Target Score Identity)から始まり、前向き拡散下での目標スコアの条件的期待値として雑音的限界スコアを表現する。 一 標準逆時間解法に適合するプラグアンドプレイ非パラメトリック自己正規化重要度サンプリング推定器 2) Tweedie-type と TSI 推定器間の分散最小化 \emph{state- and time-dependent} 混合規則と反相関解析 三 ローカルに適合したプロキシスコアに基づくデータ専用拡張、及び (iv)ベイズ逆問題に対する確率チルト拡張。 また, 状態依存混合係数をニューラルゲートに補正する<emph{Critic--Gate}蒸留法を提案する。 PDE-Governed Inverse問題と合成ターゲット実験により, 固定シミュレーション予算に対する試料品質の改善が示された。

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