論文の概要: Multiphase-Diff: Diffusion-Based Generative Modeling for High-Contrast Multiphase Physical Systems with Sharp Interfaces
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.13669v1
- Date: Thu, 13 Aug 2026 18:05:58 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-17 20:14:29.182633
- Title: Multiphase-Diff: Diffusion-Based Generative Modeling for High-Contrast Multiphase Physical Systems with Sharp Interfaces
- Title（参考訳）: マルチフェーズディフ:シャープインタフェースを持つ高コントラスト多相物理系の拡散に基づく生成モデル
- Abstract要約: 本稿では,3つのコントリビューションを行うMultiphase-Diffを提案する。
低振幅信号を1次遅延スケールにマッピングし、指数デコーディングによって係数の正の値を保証する。
相補的な3つのマルチフェーズベンチマークの実験は、7つのベースライン以上のマルチフェーズディフの優位性を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.5991372323609547
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Physics-constrained diffusion for high-contrast, sharp-interface multiphase fields faces three coupled difficulties. At coefficient jumps, expanded pointwise strong-form PDE residuals contain singular gradient terms that can penalize physical interfaces. Under extreme contrast, low-magnitude phases may fall below the diffusion noise floor and be erased, misscaled, or generated with negative coefficients, while a global likelihood scale allows high-magnitude phases to dominate supervision. We therefore propose Multiphase-Diff, which makes three corresponding contributions: (i) a conservative flux residual that avoids differentiating discontinuous coefficients and enforces discrete conservation; (ii) an analytic bijective representation that maps low-amplitude signals to order-one latent scales and guarantees coefficient positivity through exponential decoding; and (iii) a Jacobi-preconditioned likelihood that normalizes local residual scales for balanced supervision. Experiments on three complementary multiphase benchmarks demonstrate the superiority of Multiphase-Diff over seven baselines in both physical and distributional fidelity and its robustness across phase contrasts and compositions, establishing its effectiveness for scientific sample generation in this challenging regime.
- Abstract（参考訳）: 高コントラスト, 鋭い界面多相場に対する物理制約拡散は3つの困難に直面している。
係数ジャンプにおいて、点方向の強形式 PDE 残差は、物理的界面をペナル化できる特異な勾配項を含む。
極端に対照的に、低マグニチュードの位相は拡散ノイズフロアの下に落ちて、消し去られ、スケールミスし、負の係数で生成され、一方、大域的な可能性尺度は、高マグニチュードの位相が監督を支配することを許している。
そこで我々は,以下の3つのコントリビューションを行うMultiphase-Diffを提案する。
一 不連続係数の微分を回避し、かつ、個別の保存を強制する保守的なフラックス残留物
(ii)低振幅信号を1次遅延スケールにマッピングし、指数的復号による係数正の保証を行う分析的単射表現。
(iii)バランスの取れた監督のために局所的残留尺度を正規化するヤコビ条件の確率。
3つの相似多相ベンチマーク実験により、物理および分布の忠実度および相コントラストおよび組成間の堅牢性において、多相拡散の7つの基底線よりも優れていることが示され、この挑戦的な状態における科学的サンプル生成の有効性が確立された。
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