論文の概要: JLT: Clean-Latent Prediction in Latent Diffusion Transformers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.27102v2
• Date: Wed, 27 May 2026 13:41:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-28 17:38:55.160428
• Title: JLT: Clean-Latent Prediction in Latent Diffusion Transformers
• Title（参考訳）: JLT:潜時拡散変圧器のクリーン潜時予測
• Authors: Funing Fu, Tenghui Wang, Guanyu Zhou, Junyong Cen, Qichao Zhu,
• Abstract要約: クリーンポイントの後退は、周囲の雑音量を予測するよりも、低次元構造を効果的に活用することができる。 凍結FLUX.2VAE符号上の130M遅延拡散変換器であるJLTを導入し、クリーン遅延予測と一致速度予測DiTを比較した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8627582973987739
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Flow matching with clean-data prediction has shown that regressing the clean point can exploit low-dimensional structure more effectively than predicting an ambient noised quantity. We ask whether this principle remains useful after images are mapped into a learned latent space, where compression has already removed much of the raw pixel variability. We introduce JLT, a 130M latent diffusion Transformer over frozen FLUX.2 VAE codes, and compare clean-latent prediction with a matched velocity-prediction DiT under the same representation, backbone, and training settings. Although the three variables x, epsilon, and v are linearly convertible for a fixed corruption time, a local Gaussian analysis shows that velocity regression inherits an isotropic target-covariance floor and amplifies low-variance latent directions, while clean prediction damps them. On ImageNet 256 x 256, JLT-B/1 obtains FID-50K 2.50 with classifier-free guidance, with a large matched-target gap over velocity prediction. These results suggest that prediction targets in latent diffusion are representation-dependent geometric choices, rather than interchangeable algebraic parameterizations.
• Abstract（参考訳）: クリーンデータ予測との整合性は, 環境騒音量の予測よりも, 低次元構造を効果的に活用できることを示唆している。 画像が学習された潜在空間にマッピングされた後も,この原理が有用かどうかを問う。 凍結FLUX.2上の130M遅延拡散変圧器JLTを紹介する。 VAEコードとクリーン遅延予測を、同じ表現、バックボーン、トレーニング設定の下で一致した速度予測DiTと比較する。 3つの変数 x, エプシロン, v は、固定された汚損時間に対して線形変換可能であるが、局所ガウス解析により、速度回帰が等方的目標共分散床を継承し、低分散遅延方向を増幅し、クリーンな予測はそれらを減衰させることを示した。 ImageNet 256 x 256 では、JLT-B/1 は FID-50K 2.50 を無分類で取得する。 これらの結果は、潜在拡散の予測対象は、交換可能な代数的パラメータ化ではなく、表現依存的な幾何学的選択であることを示している。

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