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Riemannian MeanFlow
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新的黎曼平均流方法可实现更快的生成模型采样
研究人员推出了一种名为黎曼平均流（RMF）的新型方法，用于在黎曼流形上运行的生成模型。与先前需要大量模拟进行采样的方法不同，RMF通过定义一个平行传输的平均速度场来实现一步生成。该方法在对数映射切线表示中具有实用性，可降低计算成本并避免轨迹模拟。在球体、环面、SO(3)和SE(3)等各种流形上的实验表明，RMF在提高效率和降低成本的同时，实现了具有竞争力的采样质量，并且还支持条件生成。
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Riemannian MeanFlow 框架可在流形上实现更快的生成建模
研究人员开发了 Riemannian MeanFlow (RMF)，一个用于黎曼流形上生成建模的新框架。该方法显著降低了生成样本的计算成本，与现有的扩散模型和流模型所需的几十次或几百次前向传播相比，仅需一次前向传播。在 DNA 序列设计和蛋白质骨架生成等应用中，RMF 实现了可比的样本质量，同时能够实现更高效的奖励引导设计过程。