本期为TechBeat人工智能社区第634期线上Talk。
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Rectified Flow提出一种更简单的扩散模型形式，并提出Rectification操作对ODE轨迹“拉直”从而实现单步生成。我们指出Rectification并不受限于扩散模型的形式，拓展其应用场景。在相同的实验配置下，我们仅使用8%的训练样本实现了远超Rectified Flow方法的单步性能。
2. 扩散模型推理加速相关工作
3. Rectified Flow相关工作
4. Rectified Diffusion动机分析、方法介绍及合理性分析
5. 实验设置与验证
Talk·预习资料
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论文链接：
https://arxiv.org/abs/2209.03003
论文链接：
https://arxiv.org/abs/2210.02747
论文链接：
https://arxiv.org/abs/2403.03206
论文链接：
https://arxiv.org/abs/2405.20320
论文链接：
https://arxiv.org/abs/2405.07510
论文链接：
https://arxiv.org/abs/2011.13456
论文链接：
https://arxiv.org/abs/2303.01469
论文链接：
https://arxiv.org/abs/2405.18407
论文链接：
https://arxiv.org/abs/2309.06380
论文链接：
https://arxiv.org/abs/2410.07303
Talk·提问交流
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Talk·嘉宾介绍
汪福运
香港中文大学MMLab在读博士生。师从李鸿升教授和王晓刚教授，研究方向为扩散模型、视觉生成、持续学习等；曾在NeurIPS、ICLR、SIGGRAPH、ECCV等顶级会议发表论文。曾获香港政府奖学金、南京大学优秀毕业生等荣誉。
个人主页:
https://www.techbeat.net/grzytrkj?id=42323
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-The End-
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