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Flow Matching
流匹配
一句话理解
Flow Matching 学习一个随时间变化的向量场，把简单分布连续运输到数据分布。
不逐步猜噪声，而是学习每个位置此刻应该朝哪里流动。
最好理解的例子
采样时从高斯噪声点出发，沿模型预测的连续速度场积分，最终把点运输到图像数据分布。
核心机制
- 1
选定从简单分布到数据分布的连续概率路径。
- 2
训练模型回归路径上每个时刻的目标速度场。
- 3
采样时求解对应 ODE，把噪声连续运输为数据样本。
关键关系
强关联
快速对比
扩散模型通常围绕加噪与反向去噪建模；Flow Matching 直接学习概率路径上的速度场。
知识邻域
AI → Generative AI → Generative Models