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 3536、弹幕量 0、点赞数 33、投硬币枚数 30、收藏人数 107、转发人数 11, 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:FLUX:大
Flow Matching 作为一种新兴生成模型框架,通过连续变换将噪声分布转化为目标数据分布,在生成质量与效率上展现出独特优势。本文从流体力学方程出发,解析其理论基础,揭示如何通过条件流匹配降低建模复杂度,结合…
📖 今天我们来聊聊Meta最近发表的一篇论文《Flow Matching Guide and Code》。🌊 在机器学习的生成模型领域,Flow Matching提供了一个新颖且优雅的解决方案,用于将简单的源分布转换为复杂的目标分布。这个方法巧妙地结合了微分方程、概率论和深度学习,创造出了一个既理论优美又实用高效的算法。💡 Flow Matching的核...
现在的图像生成模型，比如基于流匹配（Flow matching）的那些，理论基础那叫一个扎实，生成的高质量图像也让人眼前一亮。但它们也有自己的 “小烦恼”，遇到复杂场景，像要安排好多物体、处理各种属性和关系，或者是在图像里准确渲染文本的时候，就有点 “抓瞎” 了。论文地址:https://www.arxiv.org/pdf/2505....
本篇论文是由南洋理工大学 S-Lab 与普渡大学提出的无分类引导新范式,支持所有 Flow Matching 的生成模型。目前已被集成至 Diffusers 与 ComfyUI。 论文标题:CFG-Zero*: Improved Classifier-Free Guidance for Flow Matching Models 论文地址:https://arxiv.org/abs/2503.18886 ...
论文链接:https://arxiv.org/abs/2505.13447 在新论文中,研究者提出了系统且高效的一步生成建模框架MeanFlow。 传统Flow Matching依赖建模瞬时速度场,而MeanFlow首创性地引入平均速度场(Mean Velocity Field)这一概念。 平均速度是指「位移/时间间隔」的比值,本质上是对瞬时速度在时间轴上的积分。
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 ...
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...
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...