摘要：
目录参考整体框架：一个统一的双向Transformer三大架构创新完全注意力掩码 (Full Attention Mask)输出Logits的移位操作 (Shifting Operation)无需显式的时间嵌入 (No Explicit Time Embedding)多模态处理策略：解耦的编码器 ( 阅读全文
posted @ 2025-08-01 10:13
jack-chen666
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目录参考Metric-induced Probability PathsFUDOKI的速度配方：动能最优 (Kinetic Optimal)因子A：\([...]_+\) —— 方向的“开关”因子B：\(β'_t\) —— 全局的“节拍器”因子C：\(p_t(x^i | x_1^i)\) —— 资源 阅读全文
posted @ 2025-07-31 18:07
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目录参考核心转变：从连续空间到离散空间离散世界中的“概率路径” \(p_t(x)\)离散世界中的“速度” \(u_t\)详细解读 离散空间的连续性方程“啊哈！”时刻：把公式连起来 参考 https://arxiv.org/pdf/2505.20147 来深入解读FUDOKI论文的第二部分 Preli 阅读全文
posted @ 2025-07-31 17:41
jack-chen666
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目录参考核心思想：FUDOKI是什么？从连续到离散：Discrete Flow Matching (DFM)新的“教师”：动能最优速度 (Kinetic-Optimal Velocities)统一“理解”与“生成”总结 参考 FUDOKI: Discrete Flow-based Unified U 阅读全文
posted @ 2025-07-31 16:48
jack-chen666
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参考 https://g.co/gemini/share/c0f7881543f7 https://zhuanlan.zhihu.com/p/685921518 这部分内容是 Flow Matching 框架下的具体“工程实践”。我们已经知道了“条件化”是解决问题的关键，现在的问题是：具体应该选择什 阅读全文
posted @ 2025-07-31 14:31
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目录条件流匹配损失函数 L_CFMFlow Matching技术栈核心设计一条“简单”的条件概率路径推导出对应的条件向量场最终的应用与延伸 条件流匹配损失函数 L_CFM 整个Flow Matching理论的“收官之作”，解释了为什么我们可以使用一个看起来更简单、更直接的损失函数来完成训练，并从理论 阅读全文
posted @ 2025-07-31 10:43
jack-chen666
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目录参考CNF的“慢”—— 为什么要改进？Flow Matching的核心思想 —— “无模拟训练”Flow Matching自身的挑战 —— “教师”从何而来？最终的解决方案 —— Conditional Flow Matching“条件流匹配”总结 参考 https://gemini.googl 阅读全文
posted @ 2025-07-31 09:57
jack-chen666
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参考 https://zhuanlan.zhihu.com/p/685921518 这部分内容是Flow Matching理论的精髓所在，它解释了如何从简单、易于构建的“点对点”路径，来定义出我们最终需要学习的、复杂的全局向量场。 看懂了这里，Flow Matching的训练方式就豁然开朗了。 问题 阅读全文
posted @ 2025-07-30 14:41
jack-chen666
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目录参考回顾与动机：CNF的困境连续性方程（The Law of Conservation）从物理到概率：概率的守恒 参考 https://zhuanlan.zhihu.com/p/685921518 Flow Matching 是在 CNF(连续归一化流) 基础上发展而来的一种更高效、更直接的训练 阅读全文
posted @ 2025-07-30 13:54
jack-chen666
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目录参考CNFs是对传统（离散）归一化流思想的一次优雅的升华核心引擎：常微分方程 (ODE)如何求解：欧拉法（Euler's Method）CNF的训练与损失函数 参考 https://gemini.google.com/app/a5a75c33b55945bd https://zhuanlan.z 阅读全文
posted @ 2025-07-30 11:49
jack-chen666
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