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新方法在学得数据流形上实现连续时间生成
该论文提出将时间相关数据的生成建模从离散时间网格转为学习数据流形上的连续时间演化。方法利用预训练分数模型作为几何先验,学习沿分数诱导插值路径演化的向量场,从而支持任意时间戳生成与时间超分辨率。研究在自然视频、PDE时空场和分子动力学等任务上验证了有效性。
arXiv cs.LG46 天前
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该论文提出将时间相关数据的生成建模从离散时间网格转为学习数据流形上的连续时间演化。方法利用预训练分数模型作为几何先验,学习沿分数诱导插值路径演化的向量场,从而支持任意时间戳生成与时间超分辨率。研究在自然视频、PDE时空场和分子动力学等任务上验证了有效性。