論文の概要: Few-Step Diffusion Sampling Through Instance-Aware Discretizations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.17671v1
• Date: Wed, 18 Mar 2026 12:49:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-19 18:32:57.695448
• Title: Few-Step Diffusion Sampling Through Instance-Aware Discretizations
• Title（参考訳）: インスタンス認識離散化によるFew-Step拡散サンプリング
• Authors: Liangyu Yuan, Ruoyu Wang, Tong Zhao, Dingwen Fu, Mingkun Lei, Beier Zhu, Chi Zhang,
• Abstract要約: 正規あるいは微分方程式(ODEs/SDEs)で定義される経路をシミュレートして拡散・流れマッチングモデルにより高忠実度データを生成する 本稿では、入力依存の事前情報に基づいてタイムステップアロケーションを適応させることを学習する、インスタンス対応の離散化フレームワークを提案する。 提案手法は,トレーニングや無視可能な推論オーバーヘッドと比較して,限界チューニングコストで生成品質を継続的に向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.93105640007355
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Diffusion and flow matching models generate high-fidelity data by simulating paths defined by Ordinary or Stochastic Differential Equations (ODEs/SDEs), starting from a tractable prior distribution. The probability flow ODE formulation enables the use of advanced numerical solvers to accelerate sampling. Orthogonal yet vital to solver design is the discretization strategy. While early approaches employed handcrafted heuristics and recent methods adopt optimization-based techniques, most existing strategies enforce a globally shared timestep schedule across all samples. This uniform treatment fails to account for instance-specific complexity in the generative process, potentially limiting performance. Motivated by controlled experiments on synthetic data, which reveals the suboptimality of global schedules under instance-specific dynamics, we propose an instance-aware discretization framework. Our method learns to adapt timestep allocations based on input-dependent priors, extending gradient-based discretization search to the conditional generative setting. Empirical results across diverse settings, including synthetic data, pixel-space diffusion, latent-space images and video flow matching models, demonstrate that our method consistently improves generation quality with marginal tuning cost compared to training and negligible inference overhead.
• Abstract（参考訳）: 拡散と流れのマッチングモデルは、通常あるいは確率微分方程式(ODE/SDE)によって定義される経路をシミュレートすることで、抽出可能な事前分布から始まる高忠実性データを生成する。 確率フローODEの定式化により、高度な数値解法を用いてサンプリングを高速化することができる。 直交的でありながら問題解決に不可欠であるのは、離散化戦略である。 初期のアプローチでは手作りのヒューリスティックスを採用し、最近の手法では最適化に基づく手法を採用しているが、既存の戦略のほとんどは、全サンプルにわたってグローバルに共有されたタイムステップスケジュールを強制している。 この一様処理は、生成過程におけるインスタンス固有の複雑さを考慮せず、性能を制限している可能性がある。 インスタンス固有の動的条件下でのグローバルスケジュールの最適度を明らかにする合成データに対する制御実験により、インスタンス認識の離散化フレームワークを提案する。 提案手法では,入力依存の先行値に基づいて時間ステップの割り当てを学習し,勾配に基づく離散化探索を条件付き生成環境に拡張する。 合成データ,画素空間拡散,潜時空間画像,ビデオフローマッチングモデルなど多種多様な環境における実験結果から,本手法はトレーニングや無視できない推論オーバーヘッドと比較して,限界チューニングコストによる生成品質を一貫して向上することを示した。

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