SURGE: Diffusion Surrogate를 위한 근사 없는 Training-Free 입자 필터 (Particle Filter)

요약

SURGE는 확산 기반 생성 모델의 추론 시간 가이드를 위해 제안된 미분 불필요(derivative-free) 알고리즘입니다. Girsanov 추정치를 활용하여 경로별 중요도 재가중을 수행함으로써, 기존 방식의 문제점인 편향과 높은 계산 오버헤드를 동시에 해결합니다. 스코어, 헤시안, PDE 평가 없이도 기존 베이스라인보다 뛰어난 생성 품질을 달성할 수 있음을 입증했습니다.

핵심 포인트

• Girsanov 측도 변화를 이용한 편향 없는 재표집(Unbiased Resampling) 기술 도입
• 스코어(score)나 그래디언트(gradient) 계산이 필요 없는 미분 불필요(derivative-free) 방식
• 기존의 반복적인 그래디언트 평가로 인한 계산 오버헤드 및 편향 문제 해결
• 경로별 SMC와 입자별 SMC 간의 등가성을 입증하여 동일한 최종 법칙 생성 보장
• 합성 테스트 및 확산 모델 벤치마크에서 기존 가이드 방식 대비 우수한 성능 확인