AIが解く世界の難問 · 計算機科学の理論 · arXiv · 2026-10-22
低NFE生成フローのための密度レベルの後方誤差
原題: Density-Level Backward Error for Low-NFE Generative Flows
少ないネットワーク評価回数(NFE)で生成モデルのODEをサンプリングする場合、性能はソルバの次数だけでなく、固定された評価回数をフローに沿ってどう割り振るかにも制約される。本研究は、修正方程式の欠陥のうち時間発展する周辺分布を変える成分を特定する密度レベルの後方誤差フレームワークを構築し、そこからソルバ次数を考慮した計算資源の割り当て規則と、同じ密度経路に対する数値的に好ましい速度表現を選ぶ目的関数を導いた。事前学習済みCIFAR-10 EDMの確率流ODEでは、密度を考慮した割り当てが低NFE領域の固定更新Eulerサンプリングを一貫して改善し、密なEuler参照への収散から、この手法が漸近的なサンプラーを変えるのではなく同じ高NFEフローの近似を高速化していることが確認された。