論文の概要: Unifying Distributional Training for One-Step Visual Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.35763v2
• Date: Wed, 30 Sep 2026 17:47:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-01 18:57:26.091776
• Title: Unifying Distributional Training for One-Step Visual Generation
• Title（参考訳）: ワンステップ視覚生成のための分布学習の統一
• Abstract要約: emphDistributional Trainingは、凍結表現空間における実特徴と生成された特徴をマッチングすることにより、一段階の視覚生成の集合的監視を提供する。 本稿では,分布モデルと一致の相違点を分離するEmpha統合理論フレームワークを提案する。 テキスト・ツー・イメージ生成では、MGFlowはFLUX.2[klein] 4Bを1ステップのジェネレータに変換し、GenEvalとPickScoreの4ステップモデルより優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.114942180537742
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: \emph{Distributional training} provides collective supervision for one-step visual generation by matching real and generated features in frozen representation spaces. We introduce \emph{a unified theoretical framework} that separates distribution modeling from matching discrepancy and connects global objectives to pointwise feature updates through Wasserstein gradient flow. Under this framework, FD-Loss and Gaussian-kernel Drifting are recovered through Gaussian optimal transport and kernel-density-based KL matching, respectively. The framework motivates \textbf{MGFlow}, which models feature distributions with Gaussian mixtures at an adjustable granularity between global moments and sample-based representations. MGFlow supports both optimal transport and score-based matching, and couples mass-constrained sample assignment with paired component updates to address mode collapse that mixture expressivity alone does not resolve. On ImageNet $256\times256$, MGFlow substantially surpasses the FD-Loss baseline, achieving state-of-the-art results with \textbf{1.45} $\mathrm{FDr}^6$ on pMF-H and \textbf{1.64} on JiT-H. For text-to-image generation, MGFlow post-trains FLUX.2 [klein] 4B into a one-step generator that outperforms the original four-step model on both GenEval and PickScore. Project page: https://shihaoyang0423.github.io/MGFlow-website/
• Abstract（参考訳）: \emph{Distributional training} は、凍結表現空間における実特徴と生成特徴をマッチングすることにより、一段階の視覚生成の集合的監視を提供する。 本稿では,分布モデルと一致の相違点を分離し,大域的目標をワッサーシュタイン勾配流による点的特徴更新に接続する「emph{a 統合理論フレームワーク」を導入する。 この枠組みの下で、FD-LossとGaussian-kernel Driftingはそれぞれ、ガウスの最適輸送とカーネル密度に基づくKLマッチングによって回収される。 このフレームワークは、グローバルモーメントとサンプルベース表現の間の調整可能な粒度でガウス混合で特徴分布をモデル化する、 \textbf{MGFlow} を動機付けている。 MGFlowは最適なトランスポートとスコアベースのマッチングの両方をサポートし、混合表現性だけでは解決できないモード崩壊に対処するために、ペアコンポーネントのアップデートと大量制約されたサンプル割り当てを結合する。 ImageNet $256\times256$では、MGFlowはFD-Lossベースラインを大幅に上回り、T-H上のpMF-H上の \textbf{1.45} $\mathrm{FDr}^6$と、JiT-H上の \textbf{1.64} で最先端の結果を達成する。 テキスト・ツー・イメージ生成では、MGFlowはFLUX.2[klein] 4Bを1ステップのジェネレータに変換し、GenEvalとPickScoreの両方で元の4ステップモデルより優れている。 プロジェクトページ:https://shihaoyang0423.github.io/MGFlow-website/

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