論文の概要: Equivariant Latent Alignment via Flow Matching under Group Symmetries

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.30705v2
• Date: Tue, 02 Jun 2026 23:56:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-04 17:40:41.565816
• Title: Equivariant Latent Alignment via Flow Matching under Group Symmetries
• Title（参考訳）: 群対称性下のフローマッチングによる等変ラテントアライメント
• Abstract要約: 同変表現学習は、解析的に知られた群変換が直接作用する潜在空間を構築するための強力なフレームワークとして登場した。 既存のアプローチは、意図された群アクションと実際に必要となるラテント空間の変換との相違である潜在的不整合にしばしば悩まされる。 フローベースのフレームワークであるResidual Latent Flowを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.655367238679496
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Geometry-aware generative models and novel view synthesis approaches have shown strong potential in visual fidelity and consistency. In parallel, equivariant representation learning has emerged as a powerful framework for constructing latent spaces where analytically known group transformations could act directly, capturing geometric structure in data and enhancing both interpretability and generalization in novel view synthesis. However, we identify that existing approaches often suffer from latent misalignment, a discrepancy between the intended group action and the actually required transformations in the latent space. Consequently, the learned latents often fail to consistently preserve the equivariant relations imposed by the underlying group symmetry. To address this, we propose Residual Latent Flow, a flow-based framework that corrects the misaligned latents, thereby improving compliance with the underlying equivariance relation. Our comprehensive experiments show that our method significantly reduces latent misalignment and improves novel view synthesis quality, under rotation groups SO(n).
• Abstract（参考訳）: 幾何学を意識した生成モデルと新しいビュー合成アプローチは、視覚的忠実度と一貫性に強い可能性を示している。 平行して、同変表現学習は、解析的に知られた群変換が直接作用しうる潜在空間を構築するための強力なフレームワークとして現れ、データの幾何学的構造をキャプチャし、新しいビュー合成における解釈可能性と一般化の両面を強化する。 しかし、既存のアプローチは、意図された群アクションと実際に必要となる潜在空間の変換との相違である潜在的不整合にしばしば悩まされる。 したがって、学習された潜伏子は、下層の群対称性によって課される同変関係を一貫して保たないことが多い。 これを解決するために,フローベースのフレームワークであるResidual Latent Flowを提案する。 本手法は, 回転群SO(n)下において, 遅延不整合を著しく低減し, 新規なビュー合成品質の向上を図っている。

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