生成モデルにおける欠損自由度の物理的修復

シミュレーション訓練された生成モデルで発生する分散縮小を診断し、物理情報に基づく潜在的修正により欠損した有効自由度を回復する手法を提案した。

• シミュレーション訓練型生成モデルにおける分散縮小を欠損自由度の診断指標として解釈した。
• 連続正規化フローの生成ダイナミクスに物理的根拠に基づく潜在的修正を導入した。
• 追加のシミュレーションなしに、失われた実現レベルの変動性の大部分を回復できることを示した。
• 推論時に有効な nuisance パラメータとして機能し、未知の分布変化に対するロバスト性を高めることを実証した。

原文タイトル: Recovering Missing Degrees of Freedom in Simulation-Trained Field-Level Generative Models

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