参考论文:[2210.02747] Flow Matching for Generative Modeling TL;DR 动机:扩散模型(Diffusion Models)限制了采样概率路径的选择,导致训练时间过长,且采样效率低。 归一化流(Normalizing Flows) 是一类通过可逆映射将简单的已知分布(如标准正态分布)转换为复杂数据分布的模型。 连续归一化流(CNF) 是归一化流的连续时...
1、从高斯分布{\mu,\sigma_{new}}中采样,但是看公式这个均值和方差包含了原数据的均值和方差,真要采样的化只能用估计值,这不太好,所以原论文换用朗之万动力学采样去逼近这个分布的采样,这就是为什么 NCSN 里逆向的采样很复杂 2、根据场线方程,逆向积分回去,这个无论用欧拉法还是高阶龙格库塔法都好 这里...
FLOW MATCHING FOR GENERATIVE MODELING 1 三个定理证明2 2个特殊VFcase(扩散条件VE、VP)3 1个最优传输条件VF, 视频播放量 2406、弹幕量 0、点赞数 22、投硬币枚数 16、收藏人数 69、转发人数 10, 视频作者 紫陌洛西, 作者简介 关注前沿AI应用和论文,相关视频:stable di
论文地址：https://arxiv.org/abs/2402.04379 而 FlowMM 则来自 Meta FAIR 及阿姆斯特丹大学于今年 6 月发布的成果「FlowMM: Generating Materials with Riemannian Flow Matching」，作为生成模型， FlowMM 在寻找稳定材料方面的效率是以前开源方法的 3 倍。论文地址：https://arxiv.org/abs/2406.04713 如下图...
而FlowMM 则来自 Meta FAIR 及阿姆斯特丹大学于今年 6 月发布的成果「FlowMM: Generating Materials with Riemannian Flow Matching」,作为生成模型, FlowMM 在寻找稳定材料方面的效率是以前开源方法的 3 倍。 论文地址: https://arxiv.org/abs/2406.04713 如下图所示,研究人员首先使用微调后的 LLM 通过无条件 (u...
论文地址: https://arxiv.org/abs/2402.04379 而FlowMM 则来自 Meta FAIR 及阿姆斯特丹大学于今年 6 月发布的成果「FlowMM: Generating Materials with Riemannian Flow Matching」,作为生成模型, FlowMM 在寻找稳定材料方面的效率是以前开源方法的 3 倍。
流匹配和详细的平衡损失。为了训练 GFlowNet，研究者需要构建一个训练流程，该流程可以隐式地强制执行约束和偏好。他们将流匹配（flow-matching）或细致平衡条件（detailed balance condition）转换为可用的损失函数。对于奖励函数，研究者考虑了「奖励是随机而不是状态确定性函数」的设置。如果有一个像公式 44 中的奖励...
论文地址: https://arxiv.org/abs/2402.04379 而FlowMM 则来自 Meta FAIR 及阿姆斯特丹大学于今年 6 月发布的成果「FlowMM: Generating Materials with Riemannian Flow Matching」,作为生成模型, FlowMM 在寻找稳定材料方面的效率是以前开源方法的 3 倍。
而FlowMM 则来自 Meta FAIR 及阿姆斯特丹大学于今年 6 月发布的成果「FlowMM: Generating Materials with Riemannian Flow Matching」,作为生成模型, FlowMM 在寻找稳定材料方面的效率是以前开源方法的 3 倍。 论文地址: https://arxiv.org/abs/2406.04713 ...
2024 年推出的开源超高清视/频生成模型，相关论文成果为「PyramIDAl Flow Matching for Efficient Video ...