Konsistenz-Trajektorien-Modelle: Lernen der Wahrscheinlichkeitsfluss-ODE-Trajektorie von Diffusion

Konsistenz-Trajektorien-Modelle (CTM) sind eine Verallgemeinerung von Konsistenzmodellen (CM) und Score-basierten Modellen, die eine einzelne neuronale Netzwerkarchitektur trainieren, die sowohl Scores (d.h. Gradienten der Log-Dichte) als auch uneingeschränkte Übergänge entlang der Wahrscheinlichkeitsfluss-ODE-Trajektorie in einem Diffusionsprozess ausgeben kann. CTM ermöglicht die effiziente Kombination von adversarischem Training und Denoising-Score-Matching-Verlust, um die Leistung zu verbessern und neue State-of-the-Art-FIDs für einschrittiges Diffusionsmodell-Sampling auf CIFAR-10 und ImageNet zu erreichen.