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流匹配流匹配中x和ε之间的插值能够用以下常微分方程（ODE）描绘：换帅化专假定该插值为 其生成进程仅仅在时刻上回转这个ODE，换帅化专并将u_t替换为其对z_t的条件期望。该团队最终表明：业和「假如能经过实证办法研讨这两个模型标准在不同的实在使用中的重要性，那一定会很风趣。
这是随机插值（stochasticinterpolants）的一个特例——在这种状况下，实行它能够泛化成SDE：其间ε_t操控着推理时的随机性。因而，良品假如履行DDIM采样进程（不回转符号），然后履行前向分散进程，则全体散布与更新之前的散布坚持不变。比如在练习完一个流匹配模型后，换帅化专不用再局限于传统的确定性采样办法，彻底能够引进随机采样战略。
3.人们能够依据不同的启发式办法为练习和采样挑选彻底不同的噪声调度：业和关于练习，最好有一个噪声调度来最小化蒙特卡洛估计量的方差。GoogleDeepMind的研讨团队发现，实行本来分散模型和流匹配就像一枚硬币的双面，实行本质上是等价的(尤其是在流匹配选用高斯散布作为根底散布时)，仅仅不同的模型设定会导致不同的网络输出和采样计划。
良品该团队在试验中发现了另一个风趣的联络：StableDiffusion3加权[9]（这是流匹配的一种从头加权版别）与分散模型中盛行的EDM加权[10]十分类似。
(sinaads=window.sinaads||[]).push({})分散模型和流匹配实际上是同一个概念的两种不同表达办法吗？从表面上看，换帅化专这两种办法好像各有偏重：换帅化专分散模型专心于经过迭代的办法逐步去除噪声，将数据还原成明晰的样本。值得注意的是，业和在这些高净值用户中，业和不乏具有必定社会影响力的大佬和专业范畴的大咖，其内容产出既能为品牌背书，也对途径用户的品牌认知、消费决议计划发生重要影响。
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