講演情報
[3H1-OS-9a-05]分類器なしガイダンスによる物理法則に適合した拡散モデルの学習
〇大坂 光1、武石 直也1、矢入 健久1 (1. 東京大学)
キーワード：
拡散モデル、分類器なしガイダンス、物理法則を考慮した機械学習
拡散モデルは流体の時系列画像のような物理現象の生成にも有用である一方、生成結果が支配方程式などの満たすべき物理法則に従っているか保証できない点が問題である。学習時の損失関数に支配方程式との残差を組み込む手法の有効性がこれまでに示されているが、サンプリング時には物理法則を考慮していないことや、学習イタレーション時に支配方程式を毎回解かなければならない点が課題である。本研究では物理法則に適合した生成を行うため、支配方程式に対する残差が0となるように条件付けした分類器なしガイダンスを用いることを提案する。流体画像の生成タスクに関して実験を行い、従うべき物理法則に対する残差が提案手法を用いることで低減されることを示す。