Flow-matching方法:FLOW MATCHING FOR GENERATIVE MODELING(避免复杂数值求解) 消融ball 萌新研究者 44 人赞同了该文章 1.本文的目的 为了解决CNF连续流复杂的运算问题,本文得到了一种Flow Matching方法,其和高斯族路径兼容。Flow Matching除了可以得到更加稳定的diffusion,还可以训练CNF为非diffusion的概率路径。
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
Flow Matching 的目标就是去匹配这样一条目标概率路径,从而我们能够从 p_0 ”流动“ 到 p_1,实现生成。如何构造这样一条目标路径,稍后会介绍。 给定一个目标概率密度路径 p_t(x) 以及对应的生成这条路径的向量场 u_t(x),Flow Matching 的目标函数定义为: \mathcal{L}_\text{FM}(\theta)=\mathbb{E}...
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: Proof: 作者指出,Diffusion model也符合文章定义的conditional probability path的形式。因此也可以求得对应的 co...
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...
Flow matching论文解读-flux.1核心技术(FLOW MATCHING FOR GENERATIVE MODELING) 1575 -- 35:40 App stable diffusion 3 核心技术1(Rectified Flow论文解读及实现) 1803 -- 57:36 App 基于薛定谔桥的生成模型 Generative Modeling via Schrodinger Bridge with Prof. Huyen Pham 3900 -- 54:52 App Flow Matching...
Flow Matching for Generative Modeling 期望使用流实现分布变换-->通过条件流构建训练目标-->设置参数形式构建直线概率路径 详细证明与解读可参考:【AI知…阅读全文 赞同21 添加评论 分享收藏 Normalizing flow及其在语音生成中的应用 Light Sea TTS | Machine Learning | ACG 本文未经允许禁止...
(5)检验向量场是否能产生这个概率路径(6)流flow、向量场v和概率密度p三者之间的关系 参考: 1.AIGC-Flow(Normalizing Flow 理论介绍及论文解读):https://www.bilibili.com/video/BV1as421M7uw 论文: 1.Flow Matching For Generative Modeling 3.Glow Generative Flow with Invertible 1×1 Convolutions(归一化...
However, the necessity of modeling a signif icantly large spatiotemporal spacemakes the training of such video generative models computationally and data intensive.To ease the computational burden of generating high-dimensional video data, a crucial componentis to compress the original video pixels into...