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Go With the Flow: Fast Diffusion for Gaussian Mixture Models
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内容提要
本研究提出了一种新方法，通过低维线性规划优化高斯混合模型（GMM）之间的分布，以降低计算Schrödinger桥的训练成本。该方法在图像翻译等低至中等维度问题上表现优于现有的熵最优传输方法。
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关键要点
- 本研究提出了一种新方法，通过低维线性规划优化高斯混合模型（GMM）之间的分布。
- 该方法旨在降低计算Schrödinger桥的训练成本。
- 研究表明，该方法在图像翻译等低至中等维度问题上表现优于现有的熵最优传输方法。
- Schrödinger桥是一种扩散过程，旨在在有限时间内将给定的初始分布引导到另一个最终分布，同时最小化适当的成本函数。
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