Model-Aware Schedules は Fiberwise Optimal Transport による生成を改善する

拡散モデルやフローマッチングにおけるスケジュール（信号とノイズ係数）を改善する手法を提案。最適輸送に動機づけられた運動エネルギー作用の最小化は強力なベースラインを説明するが、モデル非依存であり予測誤差を無視する。本研究では、ファイバーごとの最適輸送に基づいたモデル認識型スケジュールの構築を導入し、より効率的な生成を目指す。

• Fiberwise Optimal Transport を用いた新しいモデル・アウェア・スケジュール構築法が提案された。
• 従来のモデル非依存的な手法に対し、予測誤差を考慮して生成を改善する。
• DDPMやフローマッチングにおいて、FIDスコアを最大38.6%削減した。
• 提案手法は、様々なモデルや設定において有効であることが示唆されている。