論文の概要: An Introduction to Flow Matching and Diffusion Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.02070v1
- Date: Mon, 02 Jun 2025 05:07:25 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-04 21:47:34.894157
- Title: An Introduction to Flow Matching and Diffusion Models
- Title（参考訳）: 流れマッチングと拡散モデル入門
- Authors: Peter Holderrieth, Ezra Erives,
- Abstract要約: 拡散モデルとフローベースモデルは、幅広いデータモダリティにまたがる生成AIの最先端技術となっている。
これらのメモは、2025年のIAP(冬)期間にMITが作成したもので、他のコースコンテンツに付随することを意図している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2277343096128712
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Diffusion and flow-based models have become the state of the art for generative AI across a wide range of data modalities, including images, videos, shapes, molecules, music, and more! These notes are originally from https://diffusion.csail.mit.edu/, as taught at MIT over the 2025 IAP (winter) term, and are intended to accompany other course content, including lectures and labs. Overall, they function as a self-contained introduction to both flow matching and diffusion models, starting with ordinary and stochastic differential equations, and culminating in flow matching, score matching, classifier-free guidance, and the inner workings of modern, state-of-the-art models for image and video. These notes, and the accompanying course, are ideal for students and practitioners alike who want to develop a principled understanding of the theory and practice of generative AI.
- Abstract（参考訳）: 拡散とフローベースのモデルは、画像、ビデオ、形状、分子、音楽など、幅広いデータモダリティにまたがる生成AIの最先端技術になっています!
これらのノートは、2025年のIAP(冬)期間にMITで教えられたhttps://diffusion.csail.mit.edu/に由来するもので、講義や研究室を含む他のコースコンテンツに付随することを意図している。
全体としては、フローマッチングと拡散モデルの両方の自己完結した導入として機能し、通常および確率微分方程式から始まり、フローマッチング、スコアマッチング、分類者なし指導、そして最新の画像およびビデオのための最先端のモデルの内部作業において頂点に達する。
これらのノートと付随するコースは、生成的AIの理論と実践の原則的な理解を深めたい学生や実践者にとって理想的である。
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