累積フローマップに基づく少数ステップの生成モデル

Abstract

本研究では、確率空間における長距離輸送のために、 \emph{累積フローマップ（cumulative flow maps）} に基づく統一的で少数ステップの生成モデリング枠組みを提案する。物理的輸送やダイナミクスにおけるフローマップ手法に触発され、提案手法の中核には、局所的な瞬時の更新と有限時間の輸送とを結び付ける累積フローの抽象化がある。これにより、生成モデルがグローバルな状態遷移について推論できるようになる。この観点は、累積輸送と \revise{cumulative} パラメータ化に基づく統一的な少数ステップ枠組みを導き、特定の予測 \revise{instantiation} に縛られることなく、既存の拡散ベースおよびフローベースのモデルへ幅広く適用できる。提案する定式化は、生成に少数ステップ、さらには1ステップでも対応しつつ、合成品質を維持し、時間埋め込みと学習目的に対して最小限の変更のみを必要とし、モデル容量の増加は伴わない。我々は、画像生成、幾何分布のモデリング、共同予測、SDF生成といった多様なタスクにわたってその有効性を示し、推論コストの削減も達成する。