流匹配(Flow Matching)学习笔记

流匹配简介 Flow matching (FM) 是最近在深度概率机器学习社区中迅速流行起来的一种生成建模范式。流匹配结合了 连续归一化流 (CNFs) 和 扩散模型 (DMs) 的某些方面，缓解了这两种方法的关键问题。在这篇博文中，我们将从基础讲起，介绍 FM 模型的主要思想和独特属性。 假设我们有数据样本 x1,x2,...,xnx_1, x_2, ..., x_nx1​,x2​,...,xn​ 来自我们感兴趣的分布 q1(x)q_1(x)q1​(x)，其密度未知。我们希望使用这些样本来学习一个概率模...【查看原文】