Популярное

Музыка Кино и Анимация Автомобили Животные Спорт Путешествия Игры Юмор

Интересные видео

2025 Сериалы Трейлеры Новости Как сделать Видеоуроки Diy своими руками

Топ запросов

смотреть а4 schoolboy runaway турецкий сериал смотреть мультфильмы эдисон
dTub
Скачать

The Rise of Single-Step Generative Models

Автор: Jia-Bin Huang

Загружено: 2025-06-14

Просмотров: 10071

Описание:

Diffusion and flow-matching models are key techniques for the current generative AI boom. However, their fundamental limitation is that they require multiple steps to generate samples. MeanFlow is a recent one-step end-to-end generative model that achieves compelling results without pretraining, distillation, or curriculum training.

In this video, we will discuss the fundamental concepts of Flow Matching and Mean Flow.

00:00 Introduction
00:24 Flow Matching
01:18 Conditional Flow Matching
02:46 Iterative sampling
04:06 MeanFlow
09:09 Results

Reference:
Zhengyang Geng, Mingyang Deng, Xingjian Bai, J. Zico Kolter, and Kaiming He
Mean Flows for One-step Generative Modeling, arXiv 2025
https://arxiv.org/pdf/2505.13447

Video made with Manim: https://www.manim.community/

The Rise of Single-Step Generative Models

Поделиться в:

Доступные форматы для скачивания:

Скачать видео mp4

  • Информация по загрузке:

Скачать аудио mp3

Похожие видео

How FlashAttention Accelerates Generative AI Revolution

How FlashAttention Accelerates Generative AI Revolution

How AI Taught Itself to See [DINOv3]

How AI Taught Itself to See [DINOv3]

Сопоставление потоков для генеративного моделирования (с пояснениями в статье)

Сопоставление потоков для генеративного моделирования (с пояснениями в статье)

Основные идеи, лежащие в основе моделей генеративного ИИ на основе потока

Основные идеи, лежащие в основе моделей генеративного ИИ на основе потока

A Brief Description of Electricity, Magnetism, and Light ∙ Maxwell's Equations

A Brief Description of Electricity, Magnetism, and Light ∙ Maxwell's Equations

Как внимание стало настолько эффективным [GQA/MLA/DSA]

Как внимание стало настолько эффективным [GQA/MLA/DSA]

Flow-Matching vs Diffusion Models explained side by side

Flow-Matching vs Diffusion Models explained side by side

Модели диффузии с нуля | Объяснение генеративных моделей на основе оценок | Математическое объясн...

Модели диффузии с нуля | Объяснение генеративных моделей на основе оценок | Математическое объясн...

[GCV @ CVPR25] Kaiming He - Towards End-to-End Generative Modeling

[GCV @ CVPR25] Kaiming He - Towards End-to-End Generative Modeling

Прорыв в создании современных генераторов изображений на основе ИИ | Модели диффузии, часть 1

Прорыв в создании современных генераторов изображений на основе ИИ | Модели диффузии, часть 1

How I Understand Flow Matching

How I Understand Flow Matching

TUM AI Lecture Series - FLUX: Flow Matching for Content Creation at Scale (Robin Rombach)

TUM AI Lecture Series - FLUX: Flow Matching for Content Creation at Scale (Robin Rombach)

MIT 6.S184: Flow Matching and Diffusion Models - Lecture 01 - Generative AI with SDEs

MIT 6.S184: Flow Matching and Diffusion Models - Lecture 01 - Generative AI with SDEs

InstaFlow: одного шага достаточно для высококачественной генерации текста в изображение на основе...

InstaFlow: одного шага достаточно для высококачественной генерации текста в изображение на основе...

THIS is why large language models can understand the world

THIS is why large language models can understand the world

This Simple Optimizer Is Revolutionizing How We Train AI [Muon]

This Simple Optimizer Is Revolutionizing How We Train AI [Muon]

Что ошибочно пишут в книгах об ИИ [Двойной спуск]

Что ошибочно пишут в книгах об ИИ [Двойной спуск]

The Key Equation Behind Probability

The Key Equation Behind Probability

Модели диффузии | Объяснение статьи | Математическое объяснение

Модели диффузии | Объяснение статьи | Математическое объяснение

How LLMs Learn to Reason [GRPO]

How LLMs Learn to Reason [GRPO]

© 2025 dtub. Все права защищены.



  • Контакты
  • О нас
  • Политика конфиденциальности



Контакты для правообладателей: [email protected]