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How Do Flow Matching Models Memorize and Generalize in Sample Data Subspaces?
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究探讨流匹配模型在样本数据子空间中合成样本的能力，提出的正交子空间分解网络（OSDNet）有效分解速度场，确保生成样本在保持接近性和多样性的同时，准确代表样本数据子空间。
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关键要点
- 本研究探讨流匹配模型在样本数据子空间中合成样本的能力。
- 提出的正交子空间分解网络（OSDNet）能够有效分解速度场。
- OSDNet确保生成样本在保持接近性和多样性的同时，准确代表样本数据子空间。
- 研究提供了流匹配模型在样本数据子空间内可靠合成样本的理论洞察。
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