論文の概要: Self-Adversarial One Step Generation via Condition Shifting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.12322v1
• Date: Tue, 14 Apr 2026 05:54:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-15 19:11:32.270369
• Title: Self-Adversarial One Step Generation via Condition Shifting
• Title（参考訳）: 条件シフトによる自己逆1ステップ生成
• Authors: Deyuan Liu, Peng Sun, Yansen Han, Zhenglin Cheng, Chuyan Chen, Tao Lin,
• Abstract要約: APEXは、フローモデルから不均一に抽出された逆補正信号のフレームワークである。 私たちの0.6BモデルはFLUX-Schnell 12B(20$times$ more parameters)を1ステップ品質で上回ります。 Qwen-Image 20BのLoRAチューニングにより、APEXは6時間でNFE=1のGenEvalスコア0.89に達し、最初の50ステップの教師(0.87)を超え、15.33$times$推論スピードアップを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.426065945265647
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The push for efficient text to image synthesis has moved the field toward one step sampling, yet existing methods still face a three way tradeoff among fidelity, inference speed, and training efficiency. Approaches that rely on external discriminators can sharpen one step performance, but they often introduce training instability, high GPU memory overhead, and slow convergence, which complicates scaling and parameter efficient tuning. In contrast, regression based distillation and consistency objectives are easier to optimize, but they typically lose fine details when constrained to a single step. We present APEX, built on a key theoretical insight: adversarial correction signals can be extracted endogenously from a flow model through condition shifting. Using a transformation creates a shifted condition branch whose velocity field serves as an independent estimator of the model's current generation distribution, yielding a gradient that is provably GAN aligned, replacing the sample dependent discriminator terms that cause gradient vanishing. This discriminator free design is architecture preserving, making APEX a plug and play framework compatible with both full parameter and LoRA based tuning. Empirically, our 0.6B model surpasses FLUX-Schnell 12B (20$\times$ more parameters) in one step quality. With LoRA tuning on Qwen-Image 20B, APEX reaches a GenEval score of 0.89 at NFE=1 in 6 hours, surpassing the original 50-step teacher (0.87) and providing a 15.33$\times$ inference speedup. Code is available https://github.com/LINs-lab/APEX.
• Abstract（参考訳）: 画像合成への効率的なテキストのプッシュは、フィールドを1ステップのサンプリングへと移動させたが、既存の方法は、忠実さ、推論速度、トレーニング効率の3つのトレードオフに直面している。 外部のディスクリミネータに依存するアプローチでは、一段階のパフォーマンスが向上するが、トレーニングの不安定性、GPUメモリのオーバーヘッドの増大、スケーリングとパラメータの効率的なチューニングを複雑化する緩やかな収束がしばしば導入される。 対照的に、回帰に基づく蒸留と整合性の目的は最適化が容易であるが、通常、単一のステップに制約された場合、細部が失われる。 逆補正信号は条件シフトによって流れモデルから不均一に抽出できる。 変換を用いることで、速度場がモデルの現在の生成分布の独立推定器として機能するシフト条件分岐を生成し、確実にGAN整列した勾配を生成し、勾配を消失させるサンプル依存判別器用語を置き換える。 この差別化要因のない設計はアーキテクチャ保存であり、APEXは完全なパラメータとLoRAベースのチューニングの両方と互換性のあるプラグアンドプレイフレームワークとなる。 私たちの0.6Bモデルは、FLUX-Schnell 12B(20$\times$ more parameters)を1ステップ品質で上回ります。 Qwen-Image 20BのLoRAチューニングにより、APEXは6時間でNFE=1のGenEvalスコア0.89に達し、最初の50ステップの教師(0.87)を超え、15.33$\times$推論スピードアップを提供する。 コードはhttps://github.com/LINs-lab/APEX.comで入手できる。

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