論文の概要: Learning To Sample From Diffusion Models Via Inverse Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.08689v1
• Date: Mon, 09 Feb 2026 14:10:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-10 20:26:25.270402
• Title: Learning To Sample From Diffusion Models Via Inverse Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 逆強化学習による拡散モデルからのサンプル学習
• Authors: Constant Bourdrez, Alexandre Vérine, Olivier Cappé,
• Abstract要約: 拡散モデルは、ニューラルネットワークによってガイドされる反復的復調プロセスを通じてサンプルを生成する。 本稿では,サンプリング戦略の学習のための逆強化学習フレームワークを提案する。 提案手法は,事前学習した拡散モデルにより生成された試料の品質を向上させることができることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.678382510171986
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Diffusion models generate samples through an iterative denoising process, guided by a neural network. While training the denoiser on real-world data is computationally demanding, the sampling procedure itself is more flexible. This adaptability serves as a key lever in practice, enabling improvements in both the quality of generated samples and the efficiency of the sampling process. In this work, we introduce an inverse reinforcement learning framework for learning sampling strategies without retraining the denoiser. We formulate the diffusion sampling procedure as a discrete-time finite-horizon Markov Decision Process, where actions correspond to optional modifications of the sampling dynamics. To optimize action scheduling, we avoid defining an explicit reward function. Instead, we directly match the target behavior expected from the sampler using policy gradient techniques. We provide experimental evidence that this approach can improve the quality of samples generated by pretrained diffusion models and automatically tune sampling hyperparameters.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルは、ニューラルネットワークによってガイドされる反復的復調プロセスを通じてサンプルを生成する。 実世界のデータに対するデノイザーの訓練は計算的に要求されるが、サンプリング手順自体はより柔軟である。 この適応性は、実際に重要なレバーとして機能し、生成されたサンプルの品質とサンプリングプロセスの効率の両方を改善することができる。 本研究では,デノイザを再学習することなく,サンプリング戦略を学習するための逆強化学習フレームワークを提案する。 拡散サンプリング手順を離散時間有限水平マルコフ決定過程として定式化し, 動作はサンプリングダイナミクスの任意の修正に対応する。 アクションスケジューリングを最適化するために、明示的な報酬関数の定義を避ける。 代わりに、ポリシー勾配手法を用いて、サンプルから期待されるターゲット動作を直接マッチングする。 提案手法は,事前学習した拡散モデルにより生成されたサンプルの品質を向上し,サンプリングハイパーパラメータを自動的に調整できることを示す。

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