Fugu-MT 論文翻訳(概要): Seeking Physics in Diffusion Noise

論文の概要: Seeking Physics in Diffusion Noise

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.14294v1
Date: Sun, 15 Mar 2026 09:13:23 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2026-03-17 16:19:35.728626
Title: Seeking Physics in Diffusion Noise
Title（参考訳）: 拡散騒音の物理を探る
Abstract要約: 我々は、事前訓練された拡散変換器(DiT)の中間雑音表現を探索する。物理的に可視で不明瞭なビデオは、ノイズレベルを越えて中間層の特徴空間で部分的に分離可能である。この分離性は、視覚的品質やジェネレータの同一性によるものではない。
参考スコア（独自算出の注目度）: 10.775494410304418
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Do video diffusion models encode signals predictive of physical plausibility? We probe intermediate denoising representations of a pretrained Diffusion Transformer (DiT) and find that physically plausible and implausible videos are partially separable in mid-layer feature space across noise levels. This separability cannot be fully attributed to visual quality or generator identity, suggesting recoverable physics-related cues in frozen DiT features. Leveraging this observation, we introduce progressive trajectory selection, an inference-time strategy that scores parallel denoising trajectories at a few intermediate checkpoints using a lightweight physics verifier trained on frozen features, and prunes low-scoring candidates early. Extensive experiments on PhyGenBench demonstrate that our method improves physical consistency while reducing inference cost, achieving comparable results to Best-of-K sampling with substantially fewer denoising steps.
Abstract（参考訳）: 映像拡散モデルは物理可視性を予測する信号を符号化するか? 本研究では,事前訓練した拡散変圧器(DiT)の中間雑音化表現を探索し,物理的に可視かつ不明瞭なビデオは,雑音レベルを越えて中層特徴空間で部分的に分離可能であることを示す。この分離性は、視覚的品質やジェネレータの同一性によるものではない。この観測を応用して、進行軌跡選択(progressive trajectory selection)を導入し、凍結した特徴に基づいて訓練された軽量物理検証器を用いて、いくつかの中間チェックポイントで並列デノイング軌跡をスコアする推論時戦略を導入し、早期に低スコア候補を抽出する。 PhyGenBenchの広範囲な実験により,提案手法は推論コストを低減しつつ物理的整合性を向上し,より少ない復調ステップでBest-of-Kサンプリングに匹敵する結果が得られた。

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