中文

多模态扩散模型的动力学制动

机器学习 2026-02-10 v1 无序系统与神经网络

摘要

扩散生成模型在合成高维数据方面取得了前所未有的保真度,但支配多模态生成的理论机制仍不完全理解。本文提出一种针对耦合扩散模型的理论框架,采用耦合 Ornstein-Uhlenbeck 过程作为可处理模型。通过运用动力学相变的非平衡统计物理,我们展示,多模态生成由交互时间尺度的谱层次所支配,而非同时分辨。一个关键预测是“同步间隙”,即在反向生成过程中,不同本征模在不同速率下稳定的时段窗口,为常见的去同步伪影提供了理论解释。我们在对称和各向异性耦合 regime 下推导了种群和坍塌时间的解析条件,建立了耦合强度以避免不稳定对称破坏的严格界限。我们表明,耦合强度充当谱滤波器,对生成施加可调的时序层次。我们通过在 MNIST 数据集上训练的扩散模型的控制实验支持了这些预测。这些结果激发了针对特定模式时间尺度的时序耦合计划,这为替代 ad hoc guidance 调谐提供了潜在方案。

关键词

引用

@article{arxiv.2602.04780,
  title  = {Dynamical Regimes of Multimodal Diffusion Models},
  author = {Emil Albrychiewicz and Andrés Franco Valiente and Li-Ching Chen},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2602.04780},
  year   = {2026}
}

备注

40 pages, 14 figures