論文の概要: Multi-Scale Generative Modeling with Heat Dissipation Flow Matching

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.19371v1
• Date: Tue, 19 May 2026 05:08:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-20 15:03:09.135566
• Title: Multi-Scale Generative Modeling with Heat Dissipation Flow Matching
• Title（参考訳）: 熱散逸流マッチングを用いたマルチスケール生成モデル
• Authors: Jun Ma, Hanquan Zhang, Yanjun Qin, Haoyuan Guan, Ke Zhang,
• Abstract要約: 拡散モデルは画像生成に広く使われており、ほとんどはノイズベースの汚損とノイズの除去に依存している。 異なるブランチでは、ブラーをメインの汚職として使用し、より優れたカラー予算とマルチスケールの詳細をマルチスケールで提供することで保存する。 本研究では, 連続的ぼやけた(熱散布)プロセスをフローマッチング (FM) に導入し, 複数スケールの先行を注入する熱散布フローマッチング (HDFM) を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.67799593356029
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Diffusion models are widely used in image generation, with most relying on noise-based corruption and denoising. A distinct branch instead uses blur as the main corruption, preserving better color budgets and multi-scale detail by providing multi-scale priors. However, blur-based models remain in SDE-based frameworks and are not integrated into ODE-based frameworks, such as Flow Matching (FM). Meanwhile, in the blur-based formulation, the classical inverse heat-dissipation (IHD) process faces an ill-posed challenge. Moreover, under the data-manifold assumption, regressing blurred images from high-dimensional noise (or velocity) space is also difficult. We propose Heat Dissipation Flow Matching (HDFM), which introduces a continuous blurred (heat-dissipation) process into FM to inject multi-scale priors. HDFM aligns an interpolated heat-dissipation path to address ill-posedness and adopts $x$-prediction to mitigate high-dimensional regression difficulty. Toy experiments and ablation studies show that HDFM consistently benefits from both blur and $x$-prediction. The performance of HDFM outperforms most baseline methods on all datasets.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルは画像生成に広く使われており、ほとんどはノイズベースの汚損とノイズの除去に依存している。 異なるブランチは、代わりにメインの汚職としてぼやけを使い、より優れたカラー予算とマルチスケールの詳細をマルチスケールで提供することで保存する。 しかし、ボケベースのモデルはSDEベースのフレームワークに留まり、Flow Matching(FM)のようなODEベースのフレームワークには統合されていない。 一方、ぼやけに基づく定式化では、古典的逆熱散逸(IHD)プロセスは不適切な課題に直面している。 さらに,データマンフォールド仮定の下では,高次元ノイズ(速度)空間からのぼやけた画像の回帰も困難である。 本研究では, 連続的ぼかし(放熱)処理をFMに導入し, マルチスケールの先駆体を注入する熱拡散流マッチング(HDFM)を提案する。 HDFMは補間された熱散逸経路を整列して不測に対処し、高次元の回帰困難を軽減するために$x$-predictionを採用する。 トイ実験とアブレーション研究により、HDFMはぼやけと$x$-predictionの双方から一貫して恩恵を受けていることが示されている。 HDFMの性能は、すべてのデータセット上で、ほとんどのベースラインメソッドより優れています。

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