Guided Flows for Generative Modeling and Decision Making
作者: Qinqing Zheng, Matt Le, Neta Shaul, Yaron Lipman, Aditya Grover, Ricky T. Q. Chen
分类: cs.LG, cs.AI, cs.CV, cs.RO, stat.ML
发布日期: 2023-11-22 (更新: 2023-12-07)
💡 一句话要点
提出无分类器引导流以提升生成模型性能
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱四：生成式动作 (Generative Motion)
关键词: 生成模型 无分类器引导 流匹配 条件生成 强化学习 样本质量 计算效率
📋 核心要点
- 现有的条件生成模型在样本质量上存在局限，尤其是在非扩散模型中缺乏有效的引导机制。
- 本文提出将无分类器引导整合到流匹配模型中，以提升生成模型的样本质量和计算效率。
- 实验结果表明，引导流在条件图像生成和文本到语音合成中显著提升了性能，并在离线强化学习中实现了计算速度的显著提升。
📝 摘要（中文）
无分类器引导是提升条件生成模型在多任务中表现的关键组成部分。尽管它在样本质量上取得了显著改善，但仅限于扩散模型。本文将无分类器引导整合到流匹配模型中，这是一种基于回归向量场训练连续正态流的无模拟方法。我们探索了引导流在多种下游应用中的使用，显示出在条件图像生成和零-shot文本到语音合成中显著提升样本质量，达到了最先进的性能。值得注意的是，我们首次在离线强化学习环境中应用流模型进行计划生成，计算速度比扩散模型快10倍，同时保持了相当的性能。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决现有条件生成模型在样本质量和计算效率上的不足，尤其是扩散模型的局限性。流匹配模型作为一种新兴的生成方法，尚未充分利用无分类器引导的优势。
核心思路：通过将无分类器引导集成到流匹配模型中，本文提出了一种新的生成框架，旨在提升生成样本的质量，同时提高计算效率。这样的设计使得生成过程更加灵活且高效。
技术框架：整体架构包括流匹配模型的训练阶段和生成阶段。在训练阶段，通过回归向量场来优化连续正态流，而在生成阶段则利用无分类器引导来提升样本质量。
关键创新：本文的主要创新在于首次将无分类器引导应用于流匹配模型，打破了传统扩散模型的局限，提供了一种新的生成方式。
关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数来优化生成质量，并在网络结构上进行了调整，以适应无分类器引导的需求。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，引导流在条件图像生成和零-shot文本到语音合成中显著提升了样本质量，达到了最先进的性能。此外，在离线强化学习中，计算速度比传统扩散模型快10倍，同时保持了相似的性能水平。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括图像生成、文本到语音合成以及强化学习中的计划生成。通过提升生成模型的性能和计算效率，未来可能在多种实际场景中实现更高效的自动化决策和内容生成。
📄 摘要（原文）
Classifier-free guidance is a key component for enhancing the performance of conditional generative models across diverse tasks. While it has previously demonstrated remarkable improvements for the sample quality, it has only been exclusively employed for diffusion models. In this paper, we integrate classifier-free guidance into Flow Matching (FM) models, an alternative simulation-free approach that trains Continuous Normalizing Flows (CNFs) based on regressing vector fields. We explore the usage of \emph{Guided Flows} for a variety of downstream applications. We show that Guided Flows significantly improves the sample quality in conditional image generation and zero-shot text-to-speech synthesis, boasting state-of-the-art performance. Notably, we are the first to apply flow models for plan generation in the offline reinforcement learning setting, showcasing a 10x speedup in computation compared to diffusion models while maintaining comparable performance.