論文の概要: Representation Fréchet Loss for Visual Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.28190v1
• Date: Thu, 30 Apr 2026 17:59:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-01 16:31:54.250494
• Title: Representation Fréchet Loss for Visual Generation
• Title（参考訳）: 視覚生成のための表現フレシェ損失
• Abstract要約: Fréchet Distance は表現空間において効果的に最適化可能であることを示す。 我々の考えは単純であり、FD推定のための集団サイズと勾配のためのバッチサイズを分離する。 異なる表現空間におけるFD-lossによるベースジェネレータのポストトレーニングは、常に視覚的品質を改善する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.843476005665497
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We show that Fréchet Distance (FD), long considered impractical as a training objective, can in fact be effectively optimized in the representation space. Our idea is simple: decouple the population size for FD estimation (e.g., 50k) from the batch size for gradient computation (e.g., 1024). We term this approach FD-loss. Optimizing FD-loss reveals several surprising findings. First, post-training a base generator with FD-loss in different representation spaces consistently improves visual quality. Under the Inception feature space, a one-step generator achieves0.72 FID on ImageNet 256x256. Second, the same FD-loss repurposes multi-step generators into strong one-step generators without teacher distillation, adversarial training or per-sample targets. Third, FID can misrank visual quality: modern representations can yield better samples despite worse Inception FID. This motivates FDr$^k$, a multi-representation metric. We hope this work will encourage further exploration of distributional distances in diverse representation spaces as both training objectives and evaluation metrics for generative models.
• Abstract（参考訳）: そこで,Fréchet Distance (FD) は従来,訓練対象として非現実的と考えられてきたが,実際は表現空間において効果的に最適化可能であることを示す。 我々の考えは単純で、FD推定のための集団サイズ(例:50k)を勾配計算のためのバッチサイズ(例:1024)から切り離す。 このアプローチをFD-lossと呼ぶ。 FD-lossの最適化には、いくつかの驚くべき発見がある。 まず、異なる表現空間におけるFD-lossによるベースジェネレータのポストトレーニングにより、視覚的品質が一貫して向上する。 Inception機能空間では、ImageNet 256x256上で1ステップジェネレータが0.72 FIDを達成する。 第二に、FD-lossは多段階の発電機を教師の蒸留、反対訓練、サンプルごとの目標なしに強力な一段階の発電機に再利用する。 第3に、FIDは視覚的品質を誤る可能性がある。 これは多表現計量 FDr$^k$ を動機付けている。 本研究は, 多様な表現空間における分布距離を, 学習目標と生成モデル評価指標の両方として, より深く探求することを願っている。

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