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...
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 2375、弹幕量 0、点赞数 22、投硬币枚数 16、收藏人数 68、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
为此,论文提出了新的方法Flow Matching(FM)。 Flow Matching是一种适用于训练Continuous Normalizing Flows的技术,它是Simulation-Free的,即无需通过ODE推理目标数据分布。它的核心思想在于,通过确保模型预测的向量场与描述数据点实际运动的向量场之间的动态特性保持一致性,从而确保通过CNFs变换得到的最终概率分布与期望的...
近日，一篇名为《GFlowNet Foundations》的论文引发了人们的关注，这是一篇图灵奖得主 Yoshua Bengio 一作的新研究，论文长达 70 页。在 Geoffrey Hinton 的「胶囊网络」之后，深度学习的另一个巨头 Bengio 也对 AI 领域未来的方向提出了自己的想法。在该研究中，作者提出了名为「生成流网络」（Generative Flow Ne...
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...
为此,论文首先提出了TrigFlow,巧妙地统一了EDM(Exponential Diffusion Model)和Flow Matching两种方法。 TrigFlow使扩散过程、扩散模型参数化、PF-ODE、扩散训练目标和一致性模型参数化都能够拥有简洁的表达式,如下所示。 在此基础上,研究人员深入分析了导致训练连续时间一致性模型不稳定的原因。
论文作者还没有讲解视频 邀请直播讲解 We introduce Matcha-TTS, a new encoder-decoder architecture for speedy TTS acoustic modelling, trained using optimal-transport conditional flow matching (OT-CFM). This yields an ODE-based decoder capable of high output quality in fewer synthesis steps than models...
作者邀请 论文作者还没有讲解视频 邀请直播讲解We present simulation-free score and flow matching ([SF]$^2$M), a simulation-free objective for inferring stochastic dynamics given unpaired samples drawn from arbitrary source and target distributions. Our method generalizes both the score-matching loss ...
Flow matching with combined control of the pump and the valves for the independent metering swing system of a hydraulic excavator 喜欢 0 阅读量: 26 作者:Weinan,Huang,Long,Quan,Jiahai,Huang,Jing,Yang 摘要: Because of the throttling loss of the control valv ...
作为生成式AI在大分子领域应用的先行者,百奥几何在扩散模型(diffusion model,建模从噪声到分布的过程)、流匹配(flow matching,建模从分布到分布的过程)等生成式AI技术方面有着深厚的积累。 扩散生成模型早期主要用于图像生成(近期也被用于三维视频的生成,如Sora)。百奥几何的核心团队早在2021年就将扩散模型用于分子的...