論文の概要: Representation Learning in Diffusion and Flow-based Model: An Application Aspect

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.24068v1
• Date: Tue, 25 Aug 2026 04:55:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-26 14:09:34.815702
• Title: Representation Learning in Diffusion and Flow-based Model: An Application Aspect
• Title（参考訳）: 拡散・流動モデルにおける表現学習の応用
• Abstract要約: 拡散モデルとフローベースモデルは近年、生成モデリングにおいて支配的なパラダイムとなっている。 これにより、生成モデルと表現学習の双方向な関係が生まれる。 既存の作品を3つの視点から整理する3層プログレッシブフレームワークを提案する。 我々は,画像分類,濃密な視覚予測,インスタンスレベルの知覚,アノテーションの難解なシナリオなど,幅広い下流タスクを対象とした代表手法を体系的に分類した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.11976251876076
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Diffusion models and flow-based models have recently become the dominant paradigms in generative modeling, largely due to their ability to learn rich, multi-level visual representations through large-scale training. This creates a bidirectional relationship between generative models and representation learning: improving representation learning enhances generation quality, while the learned representations can be leveraged for broader understanding tasks. This survey systematically explores this interplay with a focus on applications. We propose a three-tier progressive framework that organizes existing works from three perspectives: using representation learning to improve generative capabilities, exploiting generative models to extract representations for perception tasks, and ultimately moving toward general-purpose unified applications. We systematically categorize representative methods across a wide range of downstream tasks, including image classification, dense visual prediction, instance-level perception, and annotation-scarce scenarios. By providing a unified taxonomy and identifying key challenges, this survey aims to clarify the underlying logic of current research and suggest promising directions for future exploration. We hope this work can serve as a valuable reference for researchers interested in harnessing the representation power of generative models for applications beyond generation.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルとフローベースモデルは、主に大規模なトレーニングを通じてリッチでマルチレベルな視覚表現を学習する能力によって、最近、生成モデリングにおいて支配的なパラダイムとなっている。 これにより、生成モデルと表現学習の双方向関係が生成され、表現学習の改善により生成品質が向上し、学習された表現はより広範な理解タスクに活用される。 この調査は、アプリケーションに焦点を当てて、この相互作用を体系的に探求する。 本稿では,3つの視点から既存の作品を整理する3段階のプログレッシブ・フレームワークを提案する。表現学習を用いて生成能力を向上し,生成モデルを利用して認識タスクの表現を抽出し,最終的には汎用的な統一アプリケーションへと移行する。 我々は,画像分類,濃密な視覚予測,インスタンスレベルの知覚,アノテーションの難解なシナリオなど,幅広い下流タスクを対象とした代表手法を体系的に分類した。 本調査は、統合された分類学を提供し、重要な課題を特定することにより、現在の研究の根底にある論理を明らかにし、今後の探索に向けた有望な方向性を提案することを目的としている。 この研究が、世代を超えてアプリケーションに生成モデルの表現力を活用することに関心を持つ研究者にとって、貴重な参考になることを期待している。

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