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【源头活水】扩散模型去伪求真,Straightness Is Not Your Need?!

人工智能前沿讲习  · 公众号  ·  · 2024-10-13 18:00
    

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“ 问 渠 那 得 清 如 许 , 为 有 源 头 活 水 来 ” , 通 过 前 沿 领 域 知 识 的 学 习 , 从 其 他 研 究 领 域 得 到 启 发 , 对 研 究 问 题 的 本 质 有 更 清 晰 的 认 识 和 理 解 , 是 自 我 提 高 的 不 竭 源 泉 。 为 此 , 我 们 特 别 精 选 论 文 阅 读 笔 记 , 开 辟 “ 源 头 活 水 ” 专 栏 , 帮 助 你 广 泛 而 深 入 的 阅 读 科 研 文 献 , 敬 请 关 注! 23年以来,基于rectified flow[1]和flow-matching[2]的扩散模型在生成领域大展异彩,许多基于flow-matching的模型和文章如雨后春笋般涌现,仿佛“直线”已经成为一种政治正确。 该blog的动机,是源于网络平台,诸如知乎,小红书,乃至许多论文中都出现了很多对于rectified flow (flow-matching) 的错误理解和解读。本文希望能够提供一个相对合理的视角来重新思考关于rectified flow相关的话题, 抛砖引玉。 该b ………………………………

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