机构名称：
¥ 2.0
流量匹配（FM）是通过或差分方程（ODE）定义概率路径的一般框架，以在噪声和数据相似之间转换。最近的方法试图拉直这些流轨迹，以生成具有较少功能评估的高质量样本，通常是通过迭代的整流方法或最佳传输解决方案来生成更少的功能评估。在本文中，我们引入了一致性流量匹配（一致性-FM），这是一种新型的FM方法，可显式地在速度字段中实现自隔离。一致性-FM直接定义从不同时间到相同端点开始的直流，从而对其速度值施加了构成。此外，我们提出了一种多段培训方法，以增强表现力，从而在采样质量和速度之间取得更好的权衡。广泛的实验表明，我们的一致性-FM通过比一致性模型快4.4倍来显着提高训练效率，而比整流流模型快1.7倍，同时达到更好的生成质量。
一致性流匹配：定义直...
主要关键词
相关文件推荐
