Apprendimento sul Manifold: Sblocco dei Trasformatori di Diffusione Standard con Codificatori di Rappresentazione
Immagine generata da Gemini AI
Un nuovo approccio chiamato Riemannian Flow Matching con Regolarizzazione di Jacobi (RJF) affronta i problemi di convergenza nei trasformatori di diffusione durante la generazione di output ad alta fedeltà da encoder di rappresentazione. Concentrandosi sulle geodetiche delle varietà e correggendo gli errori di curvatura, RJF consente all'architettura DiT-B (131 milioni di parametri) di raggiungere un punteggio FID significativo di 3.37, superando i metodi precedenti. Il codice è disponibile al link GitHub fornito.
Sblocco dei Trasformatori di Diffusione Standard con il Matching di Flusso Riemanniano
Un nuovo approccio, il Matching di Flusso Riemanniano con Regolarizzazione di Jacobi (RJF), risolve i problemi di convergenza nei trasformatori di diffusione standard. Questo metodo consente ai trasformatori di diffusione di funzionare meglio senza modifiche costose.
Ricerche precedenti hanno collegato i fallimenti di convergenza a un collo di bottiglia di capacità, ma questo studio identifica l'Interferenza Geometrica come la causa principale. Questo si verifica quando il matching di flusso standard dirige i percorsi di probabilità attraverso regioni a bassa densità invece di lungo la superficie del varietà dove sono concentrati i punti dati.
Introduzione al Matching di Flusso Riemanniano
Il metodo RJF vincola il processo generativo a seguire le geodetiche del varietà, riducendo la propagazione dell'errore indotta dalla curvatura. Questo consente all'architettura DiT-B, con 131 milioni di parametri, di raggiungere una Distanza di Inception di Fréchet (FID) di 3.37, segnando un significativo miglioramento rispetto ai metodi precedenti.
Implicazioni per il Modelling Generativo
L'introduzione del RJF migliora la fedeltà delle uscite generative. Il team di ricerca ha reso disponibile pubblicamente l'implementazione del RJF su GitHub.
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📰 Fonte originale: https://arxiv.org/abs/2602.10099v1
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