論文の概要: Predict-Project-Renoise: Sampling Diffusion Models under Hard Constraints

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.21033v1
• Date: Wed, 28 Jan 2026 20:50:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-30 16:22:49.43205
• Title: Predict-Project-Renoise: Sampling Diffusion Models under Hard Constraints
• Title（参考訳）: 予測計画レノワーズ:厳しい制約下で拡散モデルをサンプリングする
• Authors: Omer Rochman-Sharabi, Gilles Louppe,
• Abstract要約: 物理法則や観測整合性などの厳しい制約を世代毎に適用する制約付きサンプリングフレームワークを導入する。 提案手法では,制約条件を満たすサンプルの集合にのみ拡散する制約付き前方過程を定義し,制約付き辺縁分布を誘導する。 本稿では,制約された辺縁領域から,予測と予測を交互に行い,実現可能なセットに投影し,再現性のあるアルゴリズムであるPredict-Project-Renoise (PPR)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.539946449743145
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Neural emulators based on diffusion models show promise for scientific applications, but vanilla models cannot guarantee physical accuracy or constraint satisfaction. We address this by introducing a constrained sampling framework that enforces hard constraints, such as physical laws or observational consistency, at generation time. Our approach defines a constrained forward process that diffuses only over the feasible set of constraint-satisfying samples, inducing constrained marginal distributions. To reverse this, we propose Predict-Project-Renoise (PPR), an iterative algorithm that samples from the constrained marginals by alternating between denoising predictions, projecting onto the feasible set, and renoising. Experiments on 2D distributions, PDEs, and global weather forecasting demonstrate that PPR reduces constraint violations by over an order of magnitude while improving sample consistency and better matching the true constrained distribution compared to baselines.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルに基づく神経エミュレータは科学的応用を約束するが、バニラモデルは物理的精度や制約満足度を保証できない。 物理法則や観測整合性といった厳しい制約を世代毎に適用する制約付きサンプリングフレームワークを導入することで、この問題に対処する。 提案手法では,制約条件を満たすサンプルの集合にのみ拡散する制約付き前方過程を定義し,制約付き辺縁分布を誘導する。 そこで本研究では,予測と予測を交互に交互に行い,実現可能な集合に投影し,制約付き辺縁から抽出する反復アルゴリズムであるPredict-Project-Renoise (PPR)を提案する。 2次元分布、PDE、および地球規模の気象予報実験により、PPRはサンプルの整合性を改善し、ベースラインと比較して真の制約分布と整合性を向上しつつ、制約違反を桁違いに低減することを示した。

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