Zubnet AIसीखेंWiki › फ़्लो मैचिंग
मॉडल

फ़्लो मैचिंग

इसे यह भी कहते हैं: Rectified Flow
जनरेटिव तकनीक: noise से data तक सहज, सीधे पथ सीखती है। तुलनीय गुणवत्ता के लिए diffusion से कम चरण।

यह क्यों मायने रखता है

SOTA image/video के लिए diffusion की जगह ले रहा है। Flux, SD3 इसका उपयोग करते हैं। कम चरण = तेज़ = सस्ता।

गहन अध्ययन

सीधे पथों के साथ velocity field प्रशिक्षित करता है। Diffusion घुमावदार पथों का उपयोग करता है (20–50 चरण); flow matching सीधे पथों का (4–10 चरण)। एकीकृत दृष्टिकोण: दोनों अलग-अलग probability paths वाले continuous-time generative models हैं।

संबंधित अवधारणाएँ

← सभी शब्द
← फ़ाउंडेशन मॉडल फ्यू-शॉट लर्निंग →
ESC