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  1. RESEARCH · CL_327069 ·

    预条件流匹配改进生成模型训练

    研究人员开发了一种名为预条件流匹配（PFM）的新技术，以改进生成模型的训练。PFM解决了优化瓶颈问题，该问题中中间分布的病态协方差会减慢学习速度。通过在训练前将目标分布转换为更各向同性的表示，PFM重塑了流匹配路径并增强了其条件性。在高达512x512分辨率的图像数据集上进行的实验表明，在FID、MMD、精度和召回率等图像质量指标方面有所改进。