生成模型已成为人工智能领域的关键突破,赋予机器创建高度逼真的图像、音频和文本的能力。在众多生成技术中,扩散模型和Flow Matching尤为引人注目。这两种方法虽然都致力于在噪声与结构化数据之间建立转换,但其基础原理存在本质区别。本文将系统地比较这两种先进技术,深入探讨其数学原理、实际应用及理论解释。
https://avoid.overfit.cn/post/0498f7cf65f64afd8dc540d900a99773
生成模型已成为人工智能领域的关键突破,赋予机器创建高度逼真的图像、音频和文本的能力。在众多生成技术中,扩散模型和Flow Matching尤为引人注目。这两种方法虽然都致力于在噪声与结构化数据之间建立转换,但其基础原理存在本质区别。本文将系统地比较这两种先进技术,深入探讨其数学原理、实际应用及理论解释。
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