AI资讯新闻榜单内容搜索-Flow Match

AITNT-国内领先的一站式人工智能新闻资讯网站
# 热门搜索 #
搜索: Flow Match
比自回归更灵活、比离散扩散更通用,首个纯Discrete Flow Matching多模态巨兽降临

比自回归更灵活、比离散扩散更通用,首个纯Discrete Flow Matching多模态巨兽降临

比自回归更灵活、比离散扩散更通用,首个纯Discrete Flow Matching多模态巨兽降临

王劲,香港大学计算机系二年级博士生,导师为罗平老师。研究兴趣包括多模态大模型训练与评测、伪造检测等,有多项工作发表于 ICML、CVPR、ICCV、ECCV 等国际学术会议。

来自主题: AI技术研报
7103 点击    2025-06-10 15:02
Meta新突破!跨模态生成告别噪声:流匹配实现任意模态无缝流转

Meta新突破!跨模态生成告别噪声:流匹配实现任意模态无缝流转

Meta新突破!跨模态生成告别噪声:流匹配实现任意模态无缝流转

在人工智能领域,跨模态生成(如文本到图像、图像到文本)一直是技术发展的前沿方向。现有方法如扩散模型(Diffusion Models)和流匹配(Flow Matching)虽取得了显著进展,但仍面临依赖噪声分布、复杂条件机制等挑战。

来自主题: AI技术研报
6841 点击    2025-06-04 14:18
南洋理工&普渡大学提出CFG-Zero*:在Flow Matching模型中实现更稳健的无分类器引导方法

南洋理工&普渡大学提出CFG-Zero*:在Flow Matching模型中实现更稳健的无分类器引导方法

南洋理工&普渡大学提出CFG-Zero*:在Flow Matching模型中实现更稳健的无分类器引导方法

本篇论文是由南洋理工大学 S-Lab 与普渡大学提出的无分类引导新范式,支持所有 Flow Matching 的生成模型。目前已被集成至 Diffusers 与 ComfyUI。

来自主题: AI技术研报
7831 点击    2025-04-09 15:40
ICLR 2025 | 原生3D+流匹配,现有SOTA被GaussianAnything超越

ICLR 2025 | 原生3D+流匹配,现有SOTA被GaussianAnything超越

ICLR 2025 | 原生3D+流匹配,现有SOTA被GaussianAnything超越

在 ICLR 2025 中,来自南洋理工大学 S-Lab、上海 AI Lab、北京大学以及香港大学的研究者提出的基于 Flow Matching 技术的全新 3D 生成框架 GaussianAnything,针对现有问题引入了一种交互式的点云结构化潜空间,实现了可扩展的、高质量的 3D 生成,并支持几何-纹理解耦生成与可控编辑能力。

来自主题: AI技术研报
6683 点击    2025-03-11 16:13