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D-Flow: 通过流控制分化生成
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原文中文，约2300字，阅读约需6分钟。
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内容提要
通过与流动匹配模型（Flow-Matching models）不再训练特定任务模型，我们引入 D-Flow，这是一个简单的框架，通过在流动过程中进行微分来控制生成过程，并优化源（噪声）点。我们验证了该框架在线性和非线性控制生成问题上的有效性，包括图像和音频逆问题以及有条件分子生成，并在所有问题上达到了最先进的性能。
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关键要点
- 引入D-Flow框架，通过流动过程微分控制生成过程，优化源点。
- D-Flow在图像、音频逆问题及有条件分子生成等领域验证了有效性。
- D-Flow在所有测试问题上达到了最先进的性能。
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