Flow Matching with Semidiscrete Couplings
参数化为与时间相关的速度场的流动模型可以通过积分 ODE 从噪声生成数据。这些模型通常使用流匹配进行训练，即通过对噪声和目标点 (x0,x1)(\mathbf{x}_0, \mathbf{x}_1)(x0,x1) 的随机对进行采样，并确保沿分段链接评估时速度场平均与 x1−x0\mathbf{x}_1 - \mathbf{x}_0x1−x0 对齐x0\mathbf{x}_0x0 到 x1\mathbf{x}_1x1。虽然默认情况下这些对是独立采样的，但也可以通过将 nnn 噪声批次与 nnn 目标匹配来更仔细地选择它们......
前端开发人员通过参数化视觉和行为属性来编写可广泛重用的 UI 组件。虽然很灵活，但这使得实例化变得更加困难，因为开发人员必须推理大量的属性值和交互。在实践中，他们必须探索组件的大设计空间，并为属性提供现实和自然的价值。为了解决这个问题，我们引入了显着的变化：既模仿又独特的变化。我们将区分变异的生成框架为设计空间采样，结合符号推理来识别视觉上重要的......
