用于离散流匹配的时间重新参数化累积强度外推采样器

离散流匹配 (DFM) 为通过连续时间马尔可夫链动力学对离散状态空间进行生成建模提供了原则框架。在实践中，DFM 采样通常采用 $τ$ 跳跃等离散化方法，但在有限数量的函数评估 (NFE) 下的有效采样方法的研究仍然较少。为了解决这一差距，我们提出了时间重参数化累积强度外推（TR-CIE）采样器，其目的是在函数评估受到限制时提高采样质量。 TR-CIE 由两个部分组成。首先，基于时间表的时间重新参数化根据噪声时间表重新调整时间网格。在标准因式分解 DFM 速率参数化下，这种变量转换吸收了与计划相关的增长项并减轻了终端采样阶段附近的刚度。其次，我们引入累积强度外推更新规则。通过将上一步的缓存模型输​​出重新用作历史项，这可以改进所得非均匀时间网格上逐步累积强度的近似值。我们提供了理论分析，限制了累积强度的局部近似误差并建立了收敛结果。与标准 $τ$ 跳跃采样器相比，生成的采样器每步需要一个 NFE，并且不引入额外的模型评估。关于合成任务、文本生成和文本到图像基准的大量实验表明，我们的方法在有限的 NFE 下提高了采样质量。