arXiv · cs.LG· Saptarshi Roy, Alessandro Rinaldo, Purnamrita Sarkar·· 16 小时前
Rectified Flow 如何自适应低维数据分布：扩散与随机局部化视角
Low-Dimensional Adaptation of Rectified Flow: A Diffusion and Stochastic Localization Perspective
AI 导读
研究证明，Rectified Flow（RF）在采用端点自适应时间离散化方案且漂移估计足够准确时，采样迭代复杂度为 O(k/ε)，其中 k 为目标分布的内在维度。论文还建立了 DDPM 与随机局部化之间的新联系，证明 DDPM 等价于 RF 的随机版本，并据此设计了同样能自适应低维目标的随机 RF 采样器。合成数据与文生图实验验证了新时间离散化方案的有效性。
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