Buchumschlag

Adjoint Sampling: Highly Scalable Diffusion Samplers via Adjoint Matching

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Havens, Aaron, Miller, Benjamin Kurt, Yan, Bing, Domingo-Enrich, Carles, Sriram, Anuroop, Wood, Brandon, Levine, Daniel, Hu, Bin, Amos, Brandon, Karrer, Brian, Fu, Xiang, Liu, Guan-Horng, Chen, Ricky T. Q.
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2025
Schlagworte:	Machine Learning Artificial Intelligence
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Adjoint Matching: Fine-tuning Flow and Diffusion Generative Models with Memoryless Stochastic Optimal Control
von: Domingo-Enrich, Carles, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Discrete Adjoint Matching
von: So, Oswin, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Adjoint Schrödinger Bridge Sampler
von: Liu, Guan-Horng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

FlowMM: Generating Materials with Riemannian Flow Matching
von: Miller, Benjamin Kurt, et al.
Veröffentlicht: (2024)

FlowLLM: Flow Matching for Material Generation with Large Language Models as Base Distributions
von: Sriram, Anuroop, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Adjoint Matching through the Lens of the Stochastic Maximum Principle in Optimal Control
von: Domingo-Enrich, Carles, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Functional Adjoint Sampler: Scalable Sampling on Infinite Dimensional Spaces
von: Park, Byoungwoo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Stochastic Optimal Control Matching
von: Domingo-Enrich, Carles, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Neural Optimal Transport with Lagrangian Costs
von: Pooladian, Aram-Alexandre, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Non-equilibrium Annealed Adjoint Sampler
von: Choi, Jaemoo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Reinforce Adjoint Matching: Scaling RL Post-Training of Diffusion and Flow-Matching Models
von: Bergmeister, Andreas, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Discrete Adjoint Schrödinger Bridge Sampler
von: Guo, Wei, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Q-learning with Adjoint Matching
von: Li, Qiyang, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Flow Sampling: Learning to Sample from Unnormalized Densities via Denoising Conditional Processes
von: Havens, Aaron, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Generalized Schrödinger Bridge Matching
von: Liu, Guan-Horng, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Flow Matching with General Discrete Paths: A Kinetic-Optimal Perspective
von: Shaul, Neta, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Taxonomy of Loss Functions for Stochastic Optimal Control
von: Domingo-Enrich, Carles
Veröffentlicht: (2024)

Enhancing Diffusion-Based Sampling with Molecular Collective Variables
von: Nam, Juno, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Edit Flows: Flow Matching with Edit Operations
von: Havasi, Marton, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Trust Region Q Adjoint Matching
von: Dong, Yonghoon, et al.
Veröffentlicht: (2026)

TaskMet: Task-Driven Metric Learning for Model Learning
von: Bansal, Dishank, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Adjoint ferromagnets
von: López-Suárez, Joaquín, et al.
Veröffentlicht: (2025)

On Properties of Adjoint Systems for Evolutionary PDEs
von: Tran, Brian K., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Entropy-Regularized Adjoint Matching for Offline Reinforcement Learning
von: Ghanem, Abdelghani, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Efficient Adjoint Matching for Fine-tuning Diffusion Models
von: Shin, Jeongwoo, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Tutorial on amortized optimization
von: Amos, Brandon
Veröffentlicht: (2022)

On amortizing convex conjugates for optimal transport
von: Amos, Brandon
Veröffentlicht: (2022)

Cheap Permutation Testing
von: Domingo-Enrich, Carles, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A unified perspective on fine-tuning and sampling with diffusion and flow models
von: Domingo-Enrich, Carles, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Compress Then Test: Powerful Kernel Testing in Near-linear Time
von: Domingo-Enrich, Carles, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Value Gradient Guidance for Flow Matching Alignment
von: Liu, Zhen, et al.
Veröffentlicht: (2025)

GLASS Flows: Transition Sampling for Alignment of Flow and Diffusion Models
von: Holderrieth, Peter, et al.
Veröffentlicht: (2025)

An Introduction to Adjoint Problems
von: Luchini, Paolo, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Generalized Adjoint Method
von: Zheng, Andrew, et al.
Veröffentlicht: (2026)

AdjointDPM: Adjoint Sensitivity Method for Gradient Backpropagation of Diffusion Probabilistic Models
von: Pan, Jiachun, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Adjoint Sensitivities of Chaotic Flows without Adjoint Solvers: A Data-Driven Approach
von: Ozan, Defne E., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Training-free Linear Image Inverses via Flows
von: Pokle, Ashwini, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Unsupervised Diffusion Solver for Combinatorial Optimization via Combinatorial Adjoint Matching
von: Feng, Shengyu, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Scalable Trapped Ion Addressing with Adjoint-optimized Multimode Photonic Circuits
von: Momenzadeh, Melika, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Adjoints and Canonical Forms of Polypols
von: Kohn, Kathlén, et al.
Veröffentlicht: (2021)