Fugu-MT 論文翻訳(概要): Flow Matching Guide and Code

論文の概要: Flow Matching Guide and Code

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.06264v1
Date: Mon, 09 Dec 2024 07:22:38 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-12-10 23:11:44.265812
Title: Flow Matching Guide and Code
Title（参考訳）: フローマッチングガイドとコード
Authors: Yaron Lipman, Marton Havasi, Peter Holderrieth, Neta Shaul, Matt Le, Brian Karrer, Ricky T. Q. Chen, David Lopez-Paz, Heli Ben-Hamu, Itai Gat,
Abstract要約: Flow Matching(FM)は、様々な領域で最先端のパフォーマンスを達成した生成モデリングのためのフレームワークである。このガイドは、FMの数学的基礎、設計選択、拡張を包括的で自己完結したレビューを提供する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 44.35570634022649
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Flow Matching (FM) is a recent framework for generative modeling that has achieved state-of-the-art performance across various domains, including image, video, audio, speech, and biological structures. This guide offers a comprehensive and self-contained review of FM, covering its mathematical foundations, design choices, and extensions. By also providing a PyTorch package featuring relevant examples (e.g., image and text generation), this work aims to serve as a resource for both novice and experienced researchers interested in understanding, applying and further developing FM.
Abstract（参考訳）: Flow Matching (FM)は、画像、ビデオ、音声、音声、音声、生体構造など、様々な領域で最先端のパフォーマンスを達成した、生成モデリングのための最近のフレームワークである。このガイドは、FMの数学的基礎、設計選択、拡張を包括的で自己完結したレビューを提供する。また、関連する例(画像やテキスト生成など)を特徴とするPyTorchパッケージを提供することで、FMの理解、適用、開発に関心のある初心者および経験豊富な研究者のリソースとして機能することを目指している。

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