भौतिकी अनुकरण के लिए अव्यक्त प्रसार मॉडल का एक अनुभवजन्य अध्ययन

लॉस्ट इन लेटेंट स्पेस: एन एम्पिरिकल स्टडी ऑफ लेटेंट डिफ्यूजन मॉडल्स फॉर फिजिक्स इम्यूलेशन नामक पेपर का एक पीडीएफ देखें, फ्रांकोइस रोजेट और 5 अन्य लेखकों द्वारा

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अमूर्त:अनुमान के अनुसार प्रसार मॉडल की भारी कम्प्यूटेशनल लागत तेज़ भौतिकी एमुलेटर के रूप में उनके उपयोग में बाधा डालती है। छवि और वीडियो निर्माण के संदर्भ में, इस कम्प्यूटेशनल खामी को पिक्सेल स्थान के बजाय एक ऑटोएनकोडर के अव्यक्त स्थान में उत्पन्न करके संबोधित किया गया है। इस कार्य में, हम जांच करते हैं कि क्या गतिशील प्रणालियों के अनुकरण के लिए एक समान रणनीति प्रभावी ढंग से लागू की जा सकती है और किस कीमत पर। हमने पाया कि अव्यक्त-अंतरिक्ष अनुकरण की सटीकता संपीड़न दरों की एक विस्तृत श्रृंखला (1000x तक) के लिए आश्चर्यजनक रूप से मजबूत है। हम यह भी दिखाते हैं कि प्रसार-आधारित एमुलेटर गैर-जनरेटिव समकक्षों की तुलना में लगातार अधिक सटीक होते हैं और अधिक विविधता के साथ उनकी भविष्यवाणियों में अनिश्चितता की भरपाई करते हैं। अंत में, हम आर्किटेक्चर से लेकर ऑप्टिमाइज़र तक फैले व्यावहारिक डिज़ाइन विकल्पों को कवर करते हैं, जिन्हें हमने अव्यक्त-अंतरिक्ष अनुकरणकर्ताओं को प्रशिक्षित करने के लिए महत्वपूर्ण पाया।