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Fanghui Song

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  1. TOOL · CL_223336 ·

    新的COFM框架通过PICNN增强最优传输流匹配

    研究人员推出了一种新颖的一致最优传输流匹配框架COFM。该方法利用部分输入凸神经网络（PICNNs），并结合汉密尔顿-雅可比残差以确保动力学一致性。COFM能够实现高效的一步传输和基于ODE的多步采样，而无需昂贵的内部优化。实验表明，与现有的最先进模型相比，COFM在性能上具有竞争力，并且计算效率显著。