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新方法Mean Velocity Matching改进扩散模型随机生成动态
论文提出均值速度匹配（MVM），通过构造高斯扰动过程，使恢复导向速度的条件期望直接构成反向SDE漂移，从而用单一学习场参数化随机反向过程，无需额外估计分数函数。该方法引入√t缩放参数化解决t=0附近无界问题，在ImageNet 32×32和256×256上取得有竞争力的FID，并统一了随机与确定性…
arXiv cs.LG40 天前
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论文提出均值速度匹配（MVM），通过构造高斯扰动过程，使恢复导向速度的条件期望直接构成反向SDE漂移，从而用单一学习场参数化随机反向过程，无需额外估计分数函数。该方法引入√t缩放参数化解决t=0附近无界问题，在ImageNet 32×32和256×256上取得有竞争力的FID，并统一了随机与确定性…