Flow Matching 生成模型分享
mmbronstein · x · 2026-07-18
这是一场 Oxford Machine Learning School 的课程分享，主题是连续时间生成建模（Continuous-Time Generative Modeling）。 讲者介绍了 **Flow Matching** 和 **Optimal Transport** 的核心直觉：把生成过程看作一个动力系统，而不是黑箱，从随机噪声逐步变成真实数据。帖子还提到，这类方法之所以能成为当前图像和视频生成的基础技术之一，是因为它相比旧式 GAN 更稳定、灵活，并且可以借助最优传输让采样路径更“笔直”、生成更快。 分享最后还落到生物方向应用：讲者把这套方法用于单细胞生物学，尝试重建细胞随时间演化的过程。