变分修正流匹配
We study Variational Rectified Flow Matching, a framework that enhances classic rectified flow matching by modeling multi-modal velocity vector-fields. At inference time, classic rectified flow...
我们研究了变分修正流匹配框架，通过建模多模态速度场来增强经典修正流匹配。经典方法在推理时通过解常微分方程将样本从源分布转移到目标分布，而训练时速度场通过随机插值学习，但标准损失函数使得学习的速度场缺乏多模态性。变分修正流匹配则能够学习和采样多模态流向，实验结果在合成数据、MNIST、CIFAR-10和ImageNet上表现优异。
