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 52 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 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}...
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 2578、弹幕量 0、点赞数 24、投硬币枚数 18、收藏人数 74、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:stable di
流匹配生成模型(续集: 数学模型)_Flow Matching for Generative Modeling 685播放 流匹配生成模型_Flow Matching for Generative Modeling 2191播放 可视化讲解生成式AI:Unadjusted Langevin Algorithm 2864播放 【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+薛定谔桥Flag已立 2.2万播放 流匹配【双...
1. 理解并解释"pyramidal flow matching"的概念 "Pyramidal Flow Matching"是一种高效的视频生成建模方法,其核心思想是将视频生成过程分解为多个在不同分辨率下运行的金字塔阶段。这种方法通过在低分辨率阶段进行初步生成,并逐步过渡到高分辨率阶段,从而减少了计算复杂度,提高了生成效率。 2. 探讨"pyramidal flow matching...
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...
We present Flow-Guided Density Ratio Learning (FDRL), a simple and scalable approach to generative modeling which builds on the stale (time-independent) approximation of the gradient flow of entropy-regularized f -divergences introduced in recent work. Specifically, the intractable time-dependent ...
相关研究以「Diffusion probabilistic models enhance variational autoencoder for crystal structure generative modeling」为题，发布在 Nature 上。论文地址：https://www.nature.com/articles/s41598-024-51400-4 2023 年，Google DeepMind 材料团队发布用于材料探索的图神经网络模型 GNoME，在短时间内发现了 220 万种...