Generator Matching: Generative modeling with arbitrary Markov processes

📄 arXiv: 2410.20587v3 📥 PDF

作者: Peter Holderrieth, Marton Havasi, Jason Yim, Neta Shaul, Itai Gat, Tommi Jaakkola, Brian Karrer, Ricky T. Q. Chen, Yaron Lipman

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2024-10-27 (更新: 2025-02-27)

💡 一句话要点

Generator Matching：基于任意马尔可夫过程的通用生成建模框架

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 生成模型 马尔可夫过程 扩散模型 流匹配 多模态生成 跳跃过程 生成器匹配

📋 核心要点

  1. 现有生成模型方法各有局限，如扩散模型计算成本高，流匹配对架构有要求，离散扩散模型仅适用于离散数据。
  2. Generator Matching通过构建条件生成器和学习边缘生成器，利用马尔可夫过程的无穷小演化进行生成建模。
  3. 实验表明，Generator Matching在图像和多模态生成任务上表现良好，并且与跳跃过程的叠加可以提高性能。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为Generator Matching的模态无关的生成建模框架，该框架使用任意马尔可夫过程。生成器描述了马尔可夫过程的无穷小演化，我们利用它进行生成建模，类似于流匹配：我们构建条件生成器来生成单个数据点，然后学习近似生成完整数据分布的边缘生成器。我们证明了Generator Matching统一了各种生成建模方法，包括扩散模型、流匹配和离散扩散模型。此外，它将设计空间扩展到新的和未探索的马尔可夫过程，例如跳跃过程。最后，Generator Matching能够构建马尔可夫生成模型的叠加，并能够以严格的方式构建多模态模型。我们在图像和多模态生成方面对我们的方法进行了实证验证，例如，表明与跳跃过程的叠加提高了性能。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决现有生成模型方法在通用性和灵活性方面的局限性。现有的扩散模型、流匹配和离散扩散模型等方法，分别依赖于特定的马尔可夫过程，缺乏统一的框架，难以探索新的马尔可夫过程，并且在构建多模态模型时缺乏严谨性。

核心思路：论文的核心思路是利用生成器（Generator）来描述马尔可夫过程的无穷小演化。通过学习条件生成器来生成单个数据点，并学习边缘生成器来近似完整的数据分布，从而实现生成建模。这种方法将各种生成模型统一到一个框架下，并允许探索新的马尔可夫过程。

技术框架：Generator Matching的整体框架包括以下几个主要步骤：1) 定义一个任意的马尔可夫过程；2) 构建条件生成器，用于生成单个数据点；3) 学习边缘生成器，用于近似完整的数据分布；4) 通过叠加不同的马尔可夫生成模型，构建更复杂的生成模型，例如多模态模型。

关键创新：Generator Matching的关键创新在于它提供了一个统一的框架，可以将各种生成模型（包括扩散模型、流匹配和离散扩散模型）视为特定马尔可夫过程的特例。此外，它还允许探索新的马尔可夫过程，例如跳跃过程，从而扩展了生成模型的设计空间。与现有方法相比，Generator Matching更加通用和灵活。

关键设计：Generator Matching的关键设计包括：1) 如何选择合适的马尔可夫过程；2) 如何构建条件生成器和边缘生成器；3) 如何定义损失函数来训练生成器；4) 如何叠加不同的马尔可夫生成模型。具体的网络结构和参数设置取决于具体的应用场景和所选择的马尔可夫过程。

📊 实验亮点

论文通过实验验证了Generator Matching在图像和多模态生成任务上的有效性。实验结果表明，与现有的生成模型相比，Generator Matching可以取得更好的性能。例如，通过与跳跃过程的叠加，可以显著提高图像生成的质量。具体的性能数据和对比基线在论文中有详细的描述。

🎯 应用场景

Generator Matching具有广泛的应用前景，包括图像生成、音频生成、文本生成、视频生成等。它还可以用于构建多模态生成模型，例如将图像和文本结合起来生成新的内容。此外，该框架还可以用于探索新的马尔可夫过程，从而发现新的生成模型。

📄 摘要（原文）

We introduce Generator Matching, a modality-agnostic framework for generative modeling using arbitrary Markov processes. Generators characterize the infinitesimal evolution of a Markov process, which we leverage for generative modeling in a similar vein to flow matching: we construct conditional generators which generate single data points, then learn to approximate the marginal generator which generates the full data distribution. We show that Generator Matching unifies various generative modeling methods, including diffusion models, flow matching and discrete diffusion models. Furthermore, it expands the design space to new and unexplored Markov processes such as jump processes. Finally, Generator Matching enables the construction of superpositions of Markov generative models and enables the construction of multimodal models in a rigorous manner. We empirically validate our method on image and multimodal generation, e.g. showing that superposition with a jump process improves performance.