アルゴリズムの天井を破る：誘導的モーメントマッチング（IMM）による効率的な生成的プリトレーニング

Luma Labsは、生成的プリトレーニングにおけるアルゴリズム的イノベーションの停滞に対処する新しいプリトレーニング技術、誘導的モーメントマッチング（IMM）を発表しました。IMMは、サンプル品質とサンプリング効率の両方において、拡散モデルを大幅に上回り、後者では10倍以上の向上を実現します。ターゲットタイムステップを組み込むことで、IMMは各推論反復の柔軟性を高め、拡散モデルにおける線形補間の限界を克服します。実験により、ImageNetとCIFAR-10のデータセットで最先端のFIDスコアと優れたトレーニング安定性が示されました。この研究は、生成的プリトレーニングアルゴリズムにおける重要な進歩を示し、マルチモーダル基礎モデルの将来の発展への道を切り開きます。