无限维函数空间中的概率流常微分方程
机器学习
2025-03-14 v1 机器学习
摘要
近期在无限维扩散模型方面的进展已证明其在生成本质上具有无限维结构的函数任务中的有效性和可扩展性。为了加速此类模型的推理，我们首次推导了无限维函数空间中的概率流常微分方程（PF-ODE）的类比。利用这一新构建的概率流常微分方程，我们在保持函数生成任务中样本质量的同时减少了函数求值次数，包括在偏微分方程中的应用。
引用
@article{arxiv.2503.10219,
title = {Probability-Flow ODE in Infinite-Dimensional Function Spaces},
author = {Kunwoo Na and Junghyun Lee and Se-Young Yun and Sungbin Lim},
journal= {arXiv preprint arXiv:2503.10219},
year = {2025}
}
备注
26 pages, 8 figures. Accepted to the ICLR 2025 DeLTa Workshop