如何做生成更好的视频图像？Meta&MIT最新《 流匹配（Flow Matching, FM） 》指南和代码

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Yaron Lipman¹, Marton Havasi¹, Peter Holderrieth², Neta Shaul³, Matt Le¹, Brian Karrer¹, Ricky T. Q. Chen¹, David Lopez-Paz¹, Heli Ben-Hamu³, Itai Gat¹ ¹Meta FAIR, ²麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室（MIT CSAIL）, ³魏兹曼科学研究所 流匹配（Flow Matching, FM）是一种新兴的生成建模框架，在图像、视频、音频、语音以及生物结构等多个领域中实现了最先进的性能 。本指南提供了一份全面且自成体系的FM综述，涵盖其数学基础、设计选择及其扩展内容。同时，我们还提供了一个基于PyTorch的代码包，其中包含相关示例（例如图像和文本生成），旨在为有兴趣理解、应用和进一步开发FM的初学者和资深研究人员提供资源。 发布日期 ：2024年12月10日 代码库 ： https://github.com/facebookresearch/flow_matching 流匹配（Flow Matching, FM）简介 参考文献 Lipman等人, 2022; Albergo和Vanden-Eijnden, 2022; Liu等 ………………………………