論文の概要: The Coupling Within: Flow Matching via Distilled Normalizing Flows

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.09014v1
• Date: Mon, 09 Mar 2026 23:07:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-11 15:25:23.891813
• Title: The Coupling Within: Flow Matching via Distilled Normalizing Flows
• Title（参考訳）: 内部のカップリング:蒸留正規化流れによるフローマッチング
• Abstract要約: フロートレーニングにおいて重要な要素は、ノイズ/データペアをサンプリングする結合尺度の選択である。 そこで本研究では,NFモデルの準決定論的結合を蒸留し,学生のフローモデルを学習するための正規化フローマッチングを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.3372883861006
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Flow models have rapidly become the go-to method for training and deploying large-scale generators, owing their success to inference-time flexibility via adjustable integration steps. A crucial ingredient in flow training is the choice of coupling measure for sampling noise/data pairs that define the flow matching (FM) regression loss. While FM training defaults usually to independent coupling, recent works show that adaptive couplings informed by noise/data distributions (e.g., via optimal transport, OT) improve both model training and inference. We radicalize this insight by shifting the paradigm: rather than computing adaptive couplings directly, we use distilled couplings from a different, pretrained model capable of placing noise and data spaces in bijection -- a property intrinsic to normalizing flows (NF) through their maximum likelihood and invertibility requirements. Leveraging recent advances in NF image generation via auto-regressive (AR) blocks, we propose Normalized Flow Matching (NFM), a new method that distills the quasi-deterministic coupling of pretrained NF models to train student flow models. These students achieve the best of both worlds: significantly outperforming flow models trained with independent or even OT couplings, while also improving on the teacher AR-NF model.
• Abstract（参考訳）: フローモデルは、調整可能な統合ステップによる推論時の柔軟性の成功から、大規模ジェネレータのトレーニングとデプロイの手段として急速に普及しています。 フロートレーニングにおいて重要な要素は、フローマッチング(FM)回帰損失を定義するノイズ/データペアをサンプリングする結合尺度の選択である。 FMトレーニングは、通常、独立した結合をデフォルトとするが、最近の研究は、ノイズ/データ分散(例えば、最適なトランスポート、OT)によって通知される適応的な結合が、モデルトレーニングと推論の両方を改善することを示している。 適応的な結合を直接計算するのではなく、雑音やデータ空間をビジェクションに配置できる、異なる事前訓練されたモデルから蒸留された結合を使います。 自動回帰(AR)ブロックによるNF画像生成の最近の進歩を生かして, 事前学習したNFモデルの準決定論的結合を蒸留し, 学生フローモデルを訓練する新しい手法である正規化フローマッチング(NFM)を提案する。 これらの学生は、教師のAR-NFモデルの改善とともに、独立系やOTカップリングでトレーニングされたフローモデルよりもはるかに優れています。

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