CaloChallenge 2022: A Community Challenge for Fast Calorimeter Simulation
Claudius Krause, Michele Faucci Giannelli, Gregor Kasieczka, Benjamin Nachman, Dalila Salamani, David Shih, Anna Zaborowska, Oz Amram, Kerstin Borras, Matthew R. Buckley, Erik Buhmann, Thorsten Buss, Renato Paulo Da Costa Cardoso, Anthony L. Caterini, Nadezda Chernyavskaya, Federico A.G. Corchia, Jesse C. Cresswell, Sascha Diefenbacher, Etienne Dreyer, Vijay Ekambaram, Engin Eren, Florian Ernst, Luigi Favaro, Matteo Franchini, et al.
我们介绍了“2022年快速卡路里模拟挑战赛”的结果 - CaloChallenge。 我们研究四种高分子淋浴数据集上最先进的生成模型,这些数据集的维度越来越大,从几百个体素到几千个体素不等。 31个单独的提交涵盖了广泛的当前流行的生成式架构,包括变式自动编码器(VAE),生成对抗网络(GAN),标准化流,扩散模型和基于条件流匹配的模型。 我们比较所有提交的生成热量计淋浴的质量,以及淋浴生成时间和模型大小。 为了评估质量,我们使用广泛的不同指标,包括可观测的三维直方图,KPD / FPD分数,二进制分类器的AUC和多类分类器的日志后验的差异。 CaloChallenge的结果提供了迄今为止最完整和全面的热度计快速仿真方法的调查。 此外,我们的工作为如何评估生成模型这一重要问题提供了独特的详细视角。 因此,这里介绍的结果应该适用于使用生成式AI的其他领域,并且需要在大相位空间中快速忠实地生成样本。
We present the results of the "Fast Calorimeter Simulation Challenge 2022" - the CaloChallenge. We study state-of-the-art generative models on four calorimeter shower datasets of increasing dimensionality, ranging from a few hundred voxels to a few tens of thousand voxels. The 31 individual submissions span a wide range of current popular generative architectures, including Variational AutoEncoders (VAEs), Generative Adversarial Networks (GANs), Normalizing Flows, Diffusion models, and models ba...