論文の概要: Transition Flow Matching

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.15689v1
• Date: Mon, 16 Mar 2026 01:30:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-18 17:42:06.888171
• Title: Transition Flow Matching
• Title（参考訳）: 遷移フローマッチング
• Authors: Chenrui Ma,
• Abstract要約: 平均流速モデルが局所流速場と大域平均流速の関係を確立する。 遷移フローを直接学習する新しいパラダイムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.12691047660244334
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Mainstream flow matching methods typically focus on learning the local velocity field, which inherently requires multiple integration steps during generation. In contrast, Mean Velocity Flow models establish a relationship between the local velocity field and the global mean velocity, enabling the latter to be learned through a mathematically grounded formulation and allowing generation to be transferred to arbitrary future time points. In this work, we propose a new paradigm that directly learns the transition flow. As a global quantity, the transition flow naturally supports generation in a single step or at arbitrary time points. Furthermore, we demonstrate the connection between our approach and Mean Velocity Flow, establishing a unified theoretical perspective. Extensive experiments validate the effectiveness of our method and support our theoretical claims.
• Abstract（参考訳）: 主流のフローマッチング手法は典型的には、生成時に複数の統合ステップを必要とする局所的な速度場を学ぶことに集中する。 対照的に平均速度流モデルは局所速度場と大域平均速度の関係を確立し、後者を数学的に基底化された定式化によって学習し、生成を任意の将来の時間点に転送することができる。 本研究では,遷移フローを直接学習する新しいパラダイムを提案する。 グローバルな量として、遷移フローは、単一ステップまたは任意の時間ポイントで生成を自然にサポートする。 さらに,我々のアプローチと平均速度流の関連性を実証し,統一的な理論的視点を確立する。 大規模な実験により,本手法の有効性が検証され,理論的な主張が裏付けられる。

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