論文の概要: Improved techniques for fine-tuning flow models via adjoint matching: a deterministic control pipeline

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.06583v1
• Date: Thu, 07 May 2026 17:12:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-08 22:27:12.023879
• Title: Improved techniques for fine-tuning flow models via adjoint matching: a deterministic control pipeline
• Title（参考訳）: 随伴マッチングによる微調整フローモデルの改良手法:決定論的制御パイプライン
• Authors: Zhengyi Guo, Jiayuan Sheng, David D. Yao, Wenpin Tang,
• Abstract要約: 本稿では,フローベース生成モデルに対する人間の嗜好アライメントを定式化する決定論的随伴マッチングフレームワークを提案する。 この観点から、軌道の終端部分に焦点をあてたトランク付き随伴スキームを導入する。 我々は、標準KLベースの正規化を超えてフレームワークをさらに一般化し、アライメント強度と分布保存の間のより柔軟なトレードオフを可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.967038299436285
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose a deterministic adjoint matching framework that formulates human preference alignment for flow-based generative models as an optimal control problem over velocity fields. One can directly regress the control toward a value-gradient-induced target under the current policy, leading to a simple and stable training objective. Building on this perspective, we introduce a truncated adjoint scheme that focuses computation on the terminal portion of the trajectory, where reward-relevant signals concentrate, which yields substantial computational savings while preserving alignment quality. We further generalize the framework beyond standard KL-based regularization, allowing more flexible trade-offs between alignment strength and distributional preservation. Experiments on SiT-XL/2 and FLUX.2-Klein-4B demonstrate consistent gains across multiple alignment metrics, along with substantially improved diversity and mode preservation.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,速度場に対する最適制御問題として,フローベース生成モデルに対する人間の嗜好アライメントを定式化する決定論的随伴マッチングフレームワークを提案する。 現在の方針の下で、コントロールを直接段階的な目標に回帰させることで、シンプルで安定したトレーニング目標が達成される。 この観点から、我々は軌道の終端部分に計算を集中させ、報酬関連信号が集中し、アライメント品質を保ちながらかなりの計算的節約をもたらす、切り離された随伴スキームを導入する。 我々は、標準KLベースの正規化を超えてフレームワークをさらに一般化し、アライメント強度と分布保存の間のより柔軟なトレードオフを可能にする。 SiT-XL/2 と FLUX.2-Klein-4B の実験では、多様性とモード保存を大幅に改善した。

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