通过打破详细平衡控制扩散模型的动力学范式
统计力学
2026-02-19 v1 机器学习
摘要
我们展示了在生成扩散过程中刻意打破详细平衡，即可在不改变平稳分布的前提下加速逆过程。考虑Ornstein--Uhlenbeck过程，将动力学分解为对称分量和非可逆反向分量，后者产生旋转概率流。我们构建指数最优的非可逆扰动，以提高长期松弛速率，同时保持目标平稳分布。我们分析了这种非可逆控制如何重塑最近在生成扩散模型中识别的相变动力学范式。我们推导了关于种群化时间的一般准则，表明适当的非可逆扰动可加速种群化。相反，坍塌相变由迹控相空间收缩机制支配，该机制由对称分量决定，相应的坍塌时间在反向扰动下保持不变。高斯混合模型的数值实验支持了这些发现。
引用
@article{arxiv.2602.15914,
title = {Steering Dynamical Regimes of Diffusion Models by Breaking Detailed Balance},
author = {Haiqi Lu and Ying Tang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2602.15914},
year = {2026}
}