論文の概要: Two-Stage Score Estimation for Group-Specific Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.20979v1
• Date: Wed, 14 Oct 2026 21:49:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-16 19:13:16.085323
• Title: Two-Stage Score Estimation for Group-Specific Diffusion Models
• Title（参考訳）: 群比拡散モデルの2段階スコア推定
• Abstract要約: 本研究では,拡散伝達の統計的枠組みを構築し,目的別オフセットとともに共有プールスコアを解析する。 プール密度のベソフ正則性とオフセットの安定階層構成モデルの下では、これらの成分を学習するコストを分離する収束率を導出する。 拡散時間が 0 に近づくにつれて、オフセットが有界かつ連立正則であることを証明する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.866550364280547
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Generative modeling across related distributions raises a question: how can shared structure support accurate generation for a target distribution with limited observations? We develop a statistical framework for diffusion transfer that analyzes a shared pooled score together with a target-specific offset. Under Besov regularity of the pooled density and a stable hierarchical composition model for the offset, we derive convergence rates that separate the costs of learning these components and identify when a simpler offset yields a faster risk-bound rate than separate fitting. Under suitable boundary and regularity assumptions, we prove that the offset remains bounded and jointly regular as diffusion time approaches zero. These results allow the lower time cutoff to vanish polynomially and provide total-variation guarantees for diffusion models as density estimators. Synthetic simulations and image benchmarks provide a proof of concept for the framework.
• Abstract（参考訳）: 関係分布間の生成モデリングが疑問を投げかけている: 限られた観測で対象分布の正確な生成を共有構造がサポートできるのか? 本研究では,拡散伝達の統計的枠組みを構築し,目的別オフセットとともに共有プールスコアを解析する。 プール密度のベソフ正則性とオフセットの安定階層構成モデルの下では、これらの成分を学習するコストを分離する収束率を導出し、より単純なオフセットが分離された適合よりも速くリスクバウンドレートが得られるかを識別する。 適切な境界条件と正則性仮定の下で、拡散時間が 0 に近づくにつれて、オフセットが有界かつ連立正則であることを証明する。 これらの結果により、より低い時間カットオフは多項式を消滅させ、密度推定器として拡散モデルに対する全変分保証を提供する。 合成シミュレーションと画像ベンチマークは、フレームワークの概念実証を提供する。

関連論文リスト

• Score Mismatch and Set-Constrained Sampling in Zero-Shot Conditional Discrete Diffusion [66.0716790920952]
  スコアミスマッチした離散拡散モデルに対する最初の理論的解析を行う。 このようなミスマッチによる追加バイアスを明確に識別する一般KL発散上限を導出する。 代入確率は吸収率で無条件スコアで正確に表現できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-10-15T01:05:30Z)
• Robustness of Diffusion Models under Distribution Shift [14.380273008668206]
  We study robust score estimation under Wasserstein perturbations of a reference distribution。 Ornstein--Uhlenbeck拡散について、ロバストな推定は2つの基本成分に分解されることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-09-23T08:36:09Z)
• A Unified Measure-Theoretic View of Diffusion, Score-Based, and Flow Matching Generative Models [0.3222802562733787]
  本稿では,データ分布への単純な参照分布の移動に基づく連続時間生成モデリング手法について,決定論的ダイナミクスを用いて検討する。 本稿では,拡散モデル,スコアベース生成モデル,フローマッチングが時間依存ベクトル場を学習する一貫したフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-05-07T18:32:15Z)
• Theory on Score-Mismatched Diffusion Models and Zero-Shot Conditional Samplers [49.97755400231656]
  一般のスコアミスマッチ拡散サンプリング器に対する明示的な次元依存性を持つ最初の性能保証を示す。 その結果, スコアミスマッチは, 目標分布とサンプリング分布の分布バイアスとなり, 目標分布とトレーニング分布の累積ミスマッチに比例することがわかった。 この結果は、測定ノイズに関係なく、任意の条件モデルに対するゼロショット条件付きサンプリングに直接適用することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-17T16:42:12Z)
• Convergence of Score-Based Discrete Diffusion Models: A Discrete-Time Analysis [56.442307356162864]
  連続時間マルコフ連鎖(CTMC)に基づくスコアベース離散拡散モデルの理論的側面について検討する。 本稿では,事前定義された時間点におけるスコア推定値を利用する離散時間サンプリングアルゴリズムを一般状態空間$[S]d$に導入する。 我々の収束解析はジルサノフ法を用いて離散スコア関数の重要な性質を確立する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-03T09:07:13Z)
• Broadening Target Distributions for Accelerated Diffusion Models via a Novel Analysis Approach [49.97755400231656]
  本研究では,新しいDDPMサンプリング器が,これまで考慮されていなかった3種類の分散クラスに対して高速化性能を実現することを示す。 この結果から, DDPM型加速サンプリング器におけるデータ次元$d$への依存性が改善された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-21T16:11:47Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。