論文の概要: Tessellations of Semi-Discrete Flow Matching
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.07513v1
- Date: Fri, 08 May 2026 09:44:33 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-11 19:43:38.971923
- Title: Tessellations of Semi-Discrete Flow Matching
- Title(参考訳): 半離散流マッチングのテッセルレーション
- Authors: Emile Pierret, Johannes Hertrich, Samuel Hurault, Julie Delon,
- Abstract要約: ガウス音源が有限個の点に支持された離散的対象を輸送する半離散的条件下でのフローマッチングについて検討する。
我々は最適化と近似効果から独立して端末フローマップによって誘導される幾何を解析する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 9.093829905630091
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We study Flow Matching in a semi-discrete setting where a Gaussian source is transported toward a discrete target supported on finitely many points. This semi-discrete regime is the theoretical setting behind the use of Flow Matching for generative modeling, where the target distribution is represented by a finite dataset. In this semi-discrete regime, the exact Flow Matching velocity field is available in closed form, which makes it possible to analyze the geometry induced by the terminal flow map independently of optimization and approximation effects. We investigate the terminal assignment regions, namely the preimages of the target atoms under the terminal flow. We show that these regions are open, simply connected and, under an additional assumption, homeomorphic to the unit ball. At the same time, a planar four-point example shows that these cells can differ sharply from Laguerre cells arising in semi-discrete optimal transport: they may be non-convex, have curved boundaries, and exhibit different boundedness and adjacency patterns. These results clarify the geometry intrinsically induced by the exact semi-discrete Flow Matching objective before neural approximation enters the picture.
- Abstract(参考訳): ガウス音源が有限個の点に支持された離散的対象に向かって輸送される半離散的条件下でのフローマッチングについて検討する。
この半離散状態は、ターゲット分布を有限データセットで表現する生成的モデリングにフローマッチングを用いることの理論的背景である。
この半離散状態において、正確なフローマッチング速度場はクローズドな形で利用可能であり、最適化と近似効果とは無関係に、終端フローマップによって誘導される幾何を解析することができる。
本研究は, 終端領域, すなわち, 終端流れ下でのターゲット原子の事前像について検討する。
これらの領域は開であり、単純に連結であり、追加の仮定の下では単位球に同型であることが示される。
同時に、平面的な4点の例は、これらの細胞が半離散的な最適輸送によって生じるラゲール細胞と著しく異なることを示し、それらは非凸であり、湾曲した境界を持ち、異なる有界性と隣接パターンを示す。
これらの結果は、神経近似が画像に入る前に、正確に半離散フローマッチングの目的によって本質的に誘導される幾何を明らかにした。
関連論文リスト
- A Unified View of Drifting and Score-Based Models [92.51878018325031]
ドリフトがカーネル平滑分布にスコアベースの定式化を許すことを示すことにより,拡散モデルの背後にあるスコアマッチング原理との関係を正確にする。
一般的なラプラス核に対して正確な分解を導出し、ラプラス核に対してドリフトが低温および高次元状態におけるスコアマッチングの正確なプロキシであることを示す厳密な誤差境界を証明した。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-03-08T07:41:36Z) - Flow Matching is Adaptive to Manifold Structures [32.55405572762157]
フローマッチングは拡散に基づく生成モデルに代わるシミュレーションベースである。
フローマッチングがデータ幾何学にどのように適応し、次元の呪いを回避するかを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-02-25T23:52:32Z) - On the continuity of flows [0.10152838128195464]
本研究では, 流れマッチング対象の最適速度場が空間的不連続性を示すことを示す。
この不連続性は、連続フローが単一モードを複数のモードにマップするために分岐しなければならないという要求から生じる。
解析の結果,この現象は損失$L2$ではなく,分布間の位相的ミスマッチの結果である可能性が示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-12-14T20:00:39Z) - Aligning Latent Spaces with Flow Priors [72.24305287508474]
本稿では,学習可能な潜在空間を任意の目標分布に整合させるための新しいフレームワークを提案する。
特に,提案手法は計算コストの高い確率評価を排除し,最適化時のODE解決を回避する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-06-05T16:59:53Z) - On the Contractivity of Stochastic Interpolation Flow [0.0]
本稿では,拡散モデルと多くの類似点を有する高次元サンプリングフレームワークについて検討する。
ベース分布と強い対数目標分布に対して、フローマップは、最適輸送写像に対するカファレッリの定理と一致する鋭い定数を持つリプシッツであることを示す。
さらに、非ガウス分布間のリプシッツ輸送写像を構築することができ、関数的不等式を確立するための輸送方法に関する文献における最近の研究を一般化することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-04-14T19:10:22Z) - Probability Density Geodesics in Image Diffusion Latent Space [57.99700072218375]
測地拡散は潜在空間で計算可能であることを示す。
我々は、事前訓練された画像拡散空間における測地線とビデオクリップの密接な関係を分析する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-04-09T08:28:53Z) - Theory on Score-Mismatched Diffusion Models and Zero-Shot Conditional Samplers [49.97755400231656]
一般のスコアミスマッチ拡散サンプリング器に対する明示的な次元依存性を持つ最初の性能保証を示す。
その結果, スコアミスマッチは, 目標分布とサンプリング分布の分布バイアスとなり, 目標分布とトレーニング分布の累積ミスマッチに比例することがわかった。
この結果は、測定ノイズに関係なく、任意の条件モデルに対するゼロショット条件付きサンプリングに直接適用することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-17T16:42:12Z) - Multi-Lattice Sampling of Quantum Field Theories via Neural Operator-based Flows [22.333897842462342]
いくつかの作用に対応するボルツマン分布から格子上の格子場構成をサンプリングする問題を考える。
本稿では,時間積分が自由理論と対象理論の関数分布のマッピングを提供する時間依存ニューラル演算子を近似することを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-01T17:56:24Z) - Adaptive Annealed Importance Sampling with Constant Rate Progress [68.8204255655161]
Annealed Importance Smpling (AIS)は、抽出可能な分布から重み付けされたサンプルを合成する。
本稿では,alpha$-divergencesに対する定数レートAISアルゴリズムとその効率的な実装を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-27T08:15:28Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。