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 1909、弹幕量 0、点赞数 16、投硬币枚数 12、收藏人数 55、转发人数 8, 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 dif
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...
一口气读完论文 · 4篇 Flow Matching objective: Conditional Flow Matching objective: 作者指出这两个损失函数对\theta的梯度完全相同的。Proof: 假设conditional probability path 符合下面的高斯分布: 那么对应的唯一的conditional vector field符合下面的形式: ...
EDM论文讲解之扩散模型通用框架超详细解读第二回:通用去噪概率流常微分方程,征服小师妹必备技能 2639 6 26:21 App 【AI知识分享】Flow Matching续集:你一定能听懂的扩散模型Rectified Flow基本原理深度解析-3-Reflow与蒸馏 1.4万 18 38:23 App 【AI知识分享】扩散模型随机微分方程(SDE)公式保姆级手推,锐评薛定谔桥...
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...
实现起来只要几行代码，随便训练一下跑图效果吊打ddpm时（当时我只在imagenet上训练了几千步，很多物体...
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。
区分各种不同的flow matching.你的一句“啥意思”,让我直接开始四个半小时的论文笔记速写😄好久没写笔记了,这波理解速度吓到自己了哈哈😂 #大学生 #每天学习一点点 #数学 #干货分享 #人工智能 - 逆趋于20240614发布在抖音,已经收获了15个喜欢,来抖音,记录美好生活