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稳定自主流匹配
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种在预训练自编码器的潜在空间中应用流匹配的方法，以提高高分辨率图像合成的计算效率和可扩展性，并实现各种条件下的图像生成、修复和语义到图像的生成。经实验证明，该方法在各种数据集上均有效，并提供了理论控制。
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关键要点
- 提出了一种在预训练自编码器的潜在空间中应用流匹配的方法。
- 该方法提高了高分辨率图像合成的计算效率和可扩展性。
- 流匹配集成了多种条件生成任务，包括标签条件下的图像生成、图像修复和语义到图像的生成。
- 通过大量实验验证了该方法在各种数据集上的定量和定性有效性。
- 提供了重构潜在流分布与真实数据分布之间Wasserstein-2距离的理论控制。
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