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.pdf
摘要 : 这篇文章是关于Flow Matching（FM）框架的全面指南和代码库，由Yaron Lipman等人撰写，涉及FAIR at Meta、MIT CSAIL和Weizmann Institute of Science。FM是一个用于生成模型的新框架，在图像、视频、音频、语音和生物结构等多个领域取得了最先进的性能。该指南提供了FM的数学基础、设计选择和扩展的全面介绍，并提供了一个PyTorch包，包含相关示例（如图像和文本生成），旨在帮助初学者和有经验的研究人员理解、应用和进一步发展FM。
文章内容包括：
1. 引言
2. 快速导览和关键概念
3. 流模型
- 随机向量
- 条件密度和期望
- 微分同胚和推进映射
- 流作为生成模型
- 概率路径和连续性方程
- 瞬时变量变换
- 通过模拟训练流模型
4. 流匹配
- 数据
- 构建概率路径
- 导出生成速度场
- 一般条件和边缘化技巧
- 流匹配损失
- 使用条件流解决条件生成问题
- 最优传输和线性条件流
代码库“flow_matching”可在GitHub上找到，链接为：https://github.com/facebookresearch/flow_matching。该指南和代码库旨在为对FM感兴趣的研究人员提供一个资源，帮助他们更好地理解和应用这一技术。
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