拡散モデルにおける擬似乱数が生成品質に与える影響の分析

arXiv cs.LG ・ 2026-08-03

原題: Pseudorandom Streams within Diffusion Models Act as Learnable Inputs That Affect Generation Quality

AI による要約

拡散モデルが消費する「ランダム性」が、有限精度ハードウェア上では決定論的な数値軌道であることに着目し、それが学習や生成品質に与える影響を分析しています。擬似乱数の構造がモデルの学習可能な入力として機能し、生成結果に変化をもたらすことを示しています。

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