主要观点总结
本文介绍了扩散模型和流匹配之间的等价性，包括网络输出、采样噪声调度等方面的讨论。文章还详细解释了扩散模型的前向过程和采样的等价性的理论，以及不同采样器的差异。最后，文章总结了训练扩散模型/流匹配的一些要点。
关键观点总结
关键观点1: 扩散模型和流匹配的等价性
扩散模型和流匹配在生成样本的方式上存在误解，但实质上这两种框架下的方法可以灵活搭配。网络输出和采样噪声调度等方面存在不同的模型规范。
关键观点2: 网络输出的差异
流匹配提出了一种网络输出的向量场参数化方案，不同于扩散文献中使用的方案。在实践中，网络输出可能会有所不同，影响训练动态。
关键观点3: 采样器的选择和等效性
确定性采样器和随机采样器有不同的采样轨迹，但可以实现等效性。不同的采样器选择会影响最终的样本生成效果。
关键观点4: 训练考虑因素
噪声调度对训练的影响较小，但选择合适的噪声调度可以影响训练效率和样本质量。加权函数在训练中也很重要，平衡了数据不同频率分量的重要性。
文章预览
机器之心报道 机器之心编辑部 扩散模型和流匹配实际上是同一个概念的两种不同表达方式吗？ 从表面上看，这两种方法似乎各有侧重：扩散模型专注于通过迭代的方式逐步去除噪声，将数据还原成清晰的样本。 而流匹配则侧重于构建可逆变换系统，目标是学习如何将简单的基础分布精确地映射到真实数据分布。 因为流匹配的公式很简单，并且生成样本的路径很直接，最近越来越受研究者们的欢迎，于是很多人都在问： 「 到底是扩散模型好呢？还是流匹配好？ 」 现在，这个困扰已得到解答。Google DeepMind 的研究团队发现， 原来扩散模型和流匹配就像一枚硬币的两面，本质上是等价的 (尤其是在流匹配采用高斯分布作为基础分布时)，只是不同的模型设定会导致不同的网络输出和采样方案。 这无疑是个好消息，意味着 这两种框架下的方法可以灵
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