КПД

Diffusion Meets Flow Matching: Two Sides of the Same Coin

В начале декабря группа чуваков из Глубокого Разума, среди коих признанные аксакалы, как Hoogeboom, De Bortoli и Salimans опубликовала презанятнейший пост Diffusion Meets Flow Matching: Two Sides of the Same Coin.

Нынче стало модно учить диффузионки в Flow Matching постановке. Тренд, по всей видимости, был задан SD3. И большинство нынешней SOTA в картиночной и видео генерации (из того, что известно) FLUX, MovieGen, HunyuanVideo.

И что это значит? Классическая парадигма - пережиток истории 🤔?

Ан нет.

В данном блогпосте авторы в деталях анализируют процесс сэмплирования и обучения в стандартной noise-prediction Variance Preserving (VE) диффузионной постановке и Flow matching, и показывают, что по сути обе сущности про одно и то же. Основная разница в коэффициентах при шуме/сигнале и использовании скорости в качестве выхода нейронной сети вместо шума/x0. И по ходу повествования эквивалентность двух парадигм авторы иллюстрируют с разных сторон.

Сам блогпост содержит красивые 🥰 иллюстративные визуализации с ползунками 😮.

Кроме того, авторы опровергают распространенное мнение, что Flow Matching дает непременно более прямые траектории, чем диффузия. Для узких распределений Flow Matching действительно дает более прямые траектории, чем типичный диффузионный процесс, но для широких распределений все может поменяться с точностью до наоборот. Впрочем, для наиболее типичного сценария text-2-image генерации или редактирования изображения, целевое распределение, по всей видимости, достаточно узкое.

👍11🔥6❤3

www.tgoop.com/quant_prune_distill/391

11.3K viewsedited  Dec 28, 2024 at 20:24

Diffusion Meets Flow Matching: Two Sides of the Same Coin

В начале декабря группа чуваков из Глубокого Разума, среди коих признанные аксакалы, как Hoogeboom, De Bortoli и Salimans опубликовала презанятнейший пост Diffusion Meets Flow Matching: Two Sides of the Same Coin.

Нынче стало модно учить диффузионки в Flow Matching постановке. Тренд, по всей видимости, был задан SD3. И большинство нынешней SOTA в картиночной и видео генерации (из того, что известно) FLUX, MovieGen, HunyuanVideo.

И что это значит? Классическая парадигма - пережиток истории 🤔?

Ан нет.

В данном блогпосте авторы в деталях анализируют процесс сэмплирования и обучения в стандартной noise-prediction Variance Preserving (VE) диффузионной постановке и Flow matching, и показывают, что по сути обе сущности про одно и то же. Основная разница в коэффициентах при шуме/сигнале и использовании скорости в качестве выхода нейронной сети вместо шума/x0. И по ходу повествования эквивалентность двух парадигм авторы иллюстрируют с разных сторон.

Сам блогпост содержит красивые 🥰 иллюстративные визуализации с ползунками 😮.

Кроме того, авторы опровергают распространенное мнение, что Flow Matching дает непременно более прямые траектории, чем диффузия. Для узких распределений Flow Matching действительно дает более прямые траектории, чем типичный диффузионный процесс, но для широких распределений все может поменяться с точностью до наоборот. Впрочем, для наиболее типичного сценария text-2-image генерации или редактирования изображения, целевое распределение, по всей видимости, достаточно узкое.

BY КПД