TarFlowによる高性能正規化フロー

TarFlowは画像パッチ上の自己回帰Transformerブロックを積み重ねたシンプルでスケーラブルなアーキテクチャです。

トレーニング時のガウスノイズ増強、ポストトレーニングデノイジング、およびクラス条件付きと無条件の両方に対応する効果的なガイダンス手法を提案します。

TarFlowは既存の最先端手法を大きく上回る画像の尤度推定性能を達成します。

単独の正規化フローモデルとして初めて、拡散モデルに匹敵する生成品質と多様性を備えた画像サンプルを生成します。