論文の概要: Slowly Annealed Langevin Dynamics: Theory and Applications to Training-Free Guided Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.07950v1
• Date: Fri, 08 May 2026 16:17:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-11 19:43:39.193431
• Title: Slowly Annealed Langevin Dynamics: Theory and Applications to Training-Free Guided Generation
• Title（参考訳）: ゆっくりと焼成されたランゲヴィンダイナミクス:学習自由誘導生成の理論と応用
• Abstract要約: Slowly Annealed Langevin Dynamics (SALD) について検討した。 我々は,KL差分不等式による非漸近収束保証を確立することにより,中間目標の収縮による追尾速度の低下が向上することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.610922300879764
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We study Slowly Annealed Langevin Dynamics (SALD), a sampler for tracking a path of moving target distributions and approximating the terminal target through time slowdown. We establish non-asymptotic convergence guarantees via a KL differential inequality, showing that slowdown improves tracking through contraction of intermediate targets and the complexity of the path. Motivated by training-free guided generation with pretrained score-based generative models, we further introduce Velocity-Aware SALD (VA-SALD), which explicitly incorporates the underlying marginal distributions of the pretrained model and uses slowdown to correct the additional deviation induced by guidance. This yields a principled framework for training-free guided generation for diffusion-based and related generative model families, together with convergence guarantees that clarify the roles of intermediate functional inequalities and guidance bias. Code is available at https://github.com/anitan0925/sald.
• Abstract（参考訳）: Slowly Annealed Langevin Dynamics (SALD) は,移動対象分布の経路を追尾し,時間的減速による終端目標の近似を行うサンプルである。 我々は,KL差分不等式による非漸近収束保証を確立することにより,中間目標の縮小と経路の複雑さによる追従性の向上を示す。 事前学習したスコアベース生成モデルを用いた学習自由誘導モデルにより動機付けされたVelocity-Aware SALD(VA-SALD)をさらに導入する。 これにより、拡散に基づくおよび関連する生成モデルファミリーのための学習自由誘導生成の原則的枠組みと、中間機能的不等式と誘導バイアスの役割を明らかにする収束保証が得られる。 コードはhttps://github.com/anitan0925/sald.comで入手できる。

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