論文の概要: Temporal Pair Consistency for Variance-Reduced Flow Matching

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.04908v1
• Date: Wed, 04 Feb 2026 00:05:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-06 18:49:08.530137
• Title: Temporal Pair Consistency for Variance-Reduced Flow Matching
• Title（参考訳）: 変動型フローマッチングのための時間的ペア整合性
• Authors: Chika Maduabuchi, Jindong Wang,
• Abstract要約: TPC(Temporal Pair Consistency)は、同じ確率経路に沿ってペア化された時間ステップで速度予測を結合する軽量な分散還元原理である。 フローマッチング内で確立されたTPCは、複数の解像度でCIFAR-10とImageNetのサンプル品質と効率を改善する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.328987133593154
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Continuous-time generative models, such as diffusion models, flow matching, and rectified flow, learn time-dependent vector fields but are typically trained with objectives that treat timesteps independently, leading to high estimator variance and inefficient sampling. Prior approaches mitigate this via explicit smoothness penalties, trajectory regularization, or modified probability paths and solvers. We introduce Temporal Pair Consistency (TPC), a lightweight variance-reduction principle that couples velocity predictions at paired timesteps along the same probability path, operating entirely at the estimator level without modifying the model architecture, probability path, or solver. We provide a theoretical analysis showing that TPC induces a quadratic, trajectory-coupled regularization that provably reduces gradient variance while preserving the underlying flow-matching objective. Instantiated within flow matching, TPC improves sample quality and efficiency across CIFAR-10 and ImageNet at multiple resolutions, achieving lower FID at identical or lower computational cost than prior methods, and extends seamlessly to modern SOTA-style pipelines with noise-augmented training, score-based denoising, and rectified flow.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデル、フローマッチング、修正フローなどの連続時間生成モデルは、時間依存ベクトル場を学習するが、通常は時間ステップを独立に扱う目的で訓練され、高い推定値の分散と非効率的なサンプリングをもたらす。 事前のアプローチは、明示的な滑らかさの罰則、軌道正則化、あるいは修正された確率パスと解法によってこれを緩和する。 時間的ペア一貫性(TPC)は, モデルアーキテクチャや確率経路, ソルバを変更せずに, 同じ確率経路に沿って, 対の時間ステップで速度予測を結合し, 推定器レベルで完全に動作させる, 軽量な分散還元原理である。 本稿では,TPCが2次的トラジェクトリ結合正則化を誘導し,基礎となるフローマッチングの目的を保ちながら,勾配のばらつきを良好に低減することを示す理論的解析を行った。 フローマッチングの中で確立されたTPCは、CIFAR-10とImageNetを複数の解像度で横断するサンプルの品質と効率を改善し、FIDを従来の方法と同等または低い計算コストで達成し、ノイズ強化トレーニング、スコアベースのデノイング、修正フローを備えた現代のSOTAスタイルのパイプラインにシームレスに拡張する。

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