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Modèles

Flow Matching

Aussi appelé : Rectified Flow
Technique générative : apprend des chemins lisses et directs du bruit vers les données. Moins d'étapes que la diffusion pour une qualité comparable.

Pourquoi c'est important

En train de remplacer la diffusion pour l'état de l'art image/vidéo. Flux, SD3 l'utilisent. Moins d'étapes = plus rapide = moins cher.

En profondeur

Entraîne un champ de vélocité le long de chemins droits. La diffusion utilise des chemins courbes (20–50 étapes) ; le flow matching utilise des chemins plus droits (4–10 étapes). Vue unifiée : les deux sont des modèles génératifs en temps continu avec des chemins de probabilité différents.

Concepts connexes

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