論文の概要: Look-Ahead and Look-Back Flows: Training-Free Image Generation with Trajectory Smoothing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.09449v1
• Date: Tue, 10 Feb 2026 06:34:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-11 20:17:43.409982
• Title: Look-Ahead and Look-Back Flows: Training-Free Image Generation with Trajectory Smoothing
• Title（参考訳）: ルックアヘッドとルックバックフロー:軌道平滑化による訓練不要画像生成
• Authors: Yan Luo, Henry Huang, Todd Y. Zhou, Mengyu Wang,
• Abstract要約: 流速場調整による画像生成を改善するため, 各種トレーニングフリーなフローマッチング手法が開発されている。 本研究では, 曲率ゲートウェイトを用いて, 電流および次ステップの潜伏を平均化するemphLook-Aheadと, 指数移動平均を用いて潜伏を滑らかにするemphLook-Backの2つの学習自由軌道平滑化手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.77130368225397
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Recent advances have reformulated diffusion models as deterministic ordinary differential equations (ODEs) through the framework of flow matching, providing a unified formulation for the noise-to-data generative process. Various training-free flow matching approaches have been developed to improve image generation through flow velocity field adjustment, eliminating the need for costly retraining. However, Modifying the velocity field $v$ introduces errors that propagate through the full generation path, whereas adjustments to the latent trajectory $z$ are naturally corrected by the pretrained velocity network, reducing error accumulation. In this paper, we propose two complementary training-free latent-trajectory adjustment approaches based on future and past velocity $v$ and latent trajectory $z$ information that refine the generative path directly in latent space. We propose two training-free trajectory smoothing schemes: \emph{Look-Ahead}, which averages the current and next-step latents using a curvature-gated weight, and \emph{Look-Back}, which smoothes latents using an exponential moving average with decay. We demonstrate through extensive experiments and comprehensive evaluation metrics that the proposed training-free trajectory smoothing models substantially outperform various state-of-the-art models across multiple datasets including COCO17, CUB-200, and Flickr30K.
• Abstract（参考訳）: 近年,拡散モデルをフローマッチングの枠組みを通じて決定論的常微分方程式(ODE)として再構成し,ノイズ・データ生成過程の統一的な定式化を実現している。 流速場調整による画像生成を改善するため, トレーニング不要なフローマッチング手法が開発され, コストのかかるリトレーニングの必要性が排除された。 しかし、速度場を変更する$v$は、全生成経路を伝播するエラーを導入するが、潜在軌道の$z$に対する調整は、予め訓練された速度ネットワークによって自然に補正され、エラーの蓄積が減少する。 本稿では,2つの相補的学習自由遅延軌道補正手法を提案する。 そこで本稿では, 曲率ゲートウェイトを用いて現在および次段階の潜伏を平均化する 'emph{Look-Ahead} と, 減衰を伴う指数移動平均を用いて潜伏を滑らか化する \emph{Look-Back} の2つの訓練自由軌道平滑化スキームを提案する。 提案手法はCOCO17, CUB-200, Flickr30Kを含む複数のデータセットにおいて, トレーニング不要な軌道平滑化モデルにおいて, 様々な最先端モデルよりも大幅に優れていることを示す。

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