7月10日直播｜算法简单，矫正流，基于直线概率流的超快速Stable Diffusion

报告主题：基于直线概率流的超快速Stable Diffusion

报告日期：7月10日（周三）10:00-11:00

在这次演讲中，我将讨论矫正流 (Rectified Flow) 。这个算法出奇的简单,它解决了使用非配对数据点学习两个分布之间传输映射的问题。这种问题包括生成式模型和无监督数据迁移。矫正流符合一个常微分方程(ODE),它被训练尽可能沿着直线路径前进,仅使用监督学习和L2目标函数。矫正流有一种特殊的操作，称为重流(Reflow)。它通过迭代地拉直概率流轨迹,同时改善噪声和数据点之间的配对来提高生成速度。此外,我还将分享我们如何将矫正流框架扩展到大规模LAION数据集和文生图模型Stable Diffusion,从而得到一个强大的一步式文生图模型,名为InstaFlow。这显示了矫正流框架在训练基础模型方面的潜力。

报告嘉宾：

刘星超博士毕业于德州大学奥斯汀分校，导师是刘强教授。他本科毕业于北京航空航天大学自动化专业。他的研究兴趣是生成式模型的底层原理及对生成式模型框架的改进。他在ICML，NeurIPS，ICLR等机器学习顶级会议上发表十余篇文章，并多次担任JMLR等顶级期刊审稿人。

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