リーマン多様体上の少ステップ生成モデリングのための一般化フローマップ

本論文では、リーマン多様体に対して少ステップ生成モデルを一般化した「一般化フローマップ（GFM）」を提案しています。従来の幾何生成モデルは、複雑な数値シミュレーションを多く必要とし、推論時に計算負荷が高いという課題があります。GFMは、ユークリッド空間のフローマップフレームワークを応用し、自主蒸留に基づく三つの訓練手法（一般化ラグランジアンフローマップ、一般化オイラー型フローマップ、一般化プログレッシブフローマップ）を用いて実装されます。理論的に、特定の設計においてGFMは既存のユークリッド少ステップ生成モデルをリーマン設定に統合し、向上させることを示しました。複数の幾何データセットにおいてGFMを他の幾何生成モデルと比較した結果、単一および少ステップ評価において最新のサンプル品質を達成しています。