flow matching for generative modeling 썸네일형 리스트형 Flow Matching for Generative Modeling 도입부: 왜 흐름 매칭인가?생성 모델링은 최근 몇 년간 놀라운 발전을 이루어왔습니다. 특히 확산 모델(Diffusion Model)은 텍스트-이미지 변환, 행동 학습, 단백질 구조 예측 등 다양한 영역에서 뛰어난 성능을 보였습니다. 그러나 확산 모델은 계산 비용이 높고, 샘플링 과정이 복잡하다는 한계를 가지고 있습니다. 흐름 매칭(Flow Matching)은 이러한 문제를 해결할 수 있는 대안으로 주목받고 있습니다. 이는 확률 분포를 변환하는 데 있어 선형적이고 효율적인 방식을 제공합니다. 본 글에서는 흐름 매칭의 이론적 배경과 구현 핵심을 다루고, 기존 확산 모델과의 비교를 통해 흐름 매칭의 가능성을 탐구합니다. 본론: 흐름 매칭의 핵심 원리1. 한계 확률 경로와 조건부 속도장흐름 매칭은 확률 분포 에.. 더보기 이전 1 다음