임의 단계 SDE를 위한 Itô map

최근의 단일 단계 생성 모델 (one-step generative models)은 기저 역학 (underlying dynamics)의 결정론적 흐름 맵 (deterministic flow maps)을 학습함으로써 샘플링 속도를 가속화합니다. 이러한 방법들은 상미분 방정식 (ordinary differential equations, ODE)으로부터의 학습에 의존하며, 확률 역학 (stochastic dynamics)을 위한 정확한 증류 절차 (distillation procedure)를 어떻게 정의할 것인지는 여전히 미해결 과제로 남아 있습니다. 본 논문에서는 중간 상태 (intermediate state)와 브라운 운동 경로 (Brownian path)를 입력받아 단 한 번의 통과 (single pass)로 미래 상태를 예측하는 임의 단계 확률 흐름 맵 (any-step stochastic flow map)인 Itô map을 소개합니다. Itô map 공식화는 사후 샘플 (posterior samples)에 대한 저비용의 미분 가능한 접근을 제공함으로써, 추론 시간 제어 (inference-time control)를 위한 새로운 추정기 (estimators)를 산출합니다. 실증적으로, Itô map은 고정된 중간 상태로부터 다양하고 조건부로 유효한 종단점 샘플 (endpoint samples)을 생성하며, 합성 데이터 및 이미지 생성 벤치마크에서 강력한 스티어링 (steering) 성능을 지원합니다. 이러한 결과는 임의 단계 SDE 적분 (any-step SDE integration)이 사후 샘플링 (posterior sampling) 및 확률 제어 (stochastic control)를 위한 유용한 기본 요소 (primitive)임을 입증합니다.