条件付き拡散サンプリング
arXiv stat.ML / 2026/5/6
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要点
- 本論文は、密度評価が限られる状況で、非正規化のマルチモーダル分布からサンプルを生成するという課題に対し、Conditional Diffusion Sampling（CDS）を提案します。
- CDSは、並列テンパリング（PT）と拡散ベース手法を橋渡しするために、条件付き補間子（Conditional Interpolants）を導出し、輸送ダイナミクスがニューラル近似なしで厳密かつ閉形式のSDEに従うことを示します。
- CDSでは非自明な初期化分布からのサンプリングが必要ですが、拡散時間を十分に短くすると初期化コストが減少することを理論・実験の両面で示しています。
- 手順としては2段階方式を採用し、(1) PTで初期化分布を効率的にサンプルし、(2) 閉形式SDEでサンプルを輸送します。
- 実験結果から、CDSは従来の最先端サンプラーに比べて、サンプル品質と密度評価コストのトレードオフを改善できる可能性が示唆されています。
