要約:
誘導拡散サンプリングは、しばしば扱いが難しい尤度スコアの近似に依存しており、これがサンプリングのダイナミクスに顕著なノイズを導入します。サンプリング中にこれらのノイズの多い尤度スコアを安定化させるために、適応モーメント推定を用いることを提案します。その単純さにもかかわらず、我々のアプローチは画像復元およびクラス条件付き生成タスクで最先端の結果を達成し、しばしば計算コストが高いより複雑な手法を上回ります。我々は、合成データと実データの両方における手法の経験的分析を提供し、適応モーメントを用いて勾配ノイズを緩和することが、アライメントを改善する効果的な方法であることを示しています。
適応モーメントはプラグアンドプレイ拡散サンプリングに驚くほど効果的である
arXiv cs.LG / 2026/3/18
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要点
- 著者らは、ガイド付き拡散サンプリング中のノイズの多い尤度スコアを安定化させるために適応モーメント推定を用いることを提案している。
- この手法はプラグアンドプレイでシンプルだが、画像復元とクラス条件付き生成の分野で最先端の成果を達成し、より複雑で高コストな手法を上回っている。
- 合成データと実データの実証分析は、適応モーメントを用いて勾配ノイズを緩和することがサンプリングの整合性を改善することを示している。
- 本研究は、実用的なAIタスクにおける拡散ベースのサンプリングパイプラインのより広い適用性と潜在的な効率向上の可能性を示唆している。
