Rectified Flow:矫正流生成式模型的概念及应用实践


青稞Talk 第三十一期

12月14日11点,青稞Talk 第31期,深度求索(DeepSeek)研究员、UT Austin博士刘星超,将直播分享《Rectified Flow:矫正流生成式模型的概念及应用实践》。

主讲嘉宾

刘星超,深度求索(DeepSeek)研究员,UT Austin博士,师从刘强教授。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。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。也是SD3.0和Flux背后采样器的作者。

主题提纲

Rectified Flow:矫正流生成式模型的概念及应用实践

1、矫正流(Rectified Flow)的概念
2、矫正流算法的核心理论、数学原理以及代码实现
3、在新一代文生图模型中的应用实践
4、探讨矫正流与其它生成模型的联系

成果链接

Paper:Flow Straight and Fast:Learning to Generate and Transfer Data with Rectified Flow
Abs:https://arxiv.org/pdf/2209.03003
Code:https://github.com/gnobitab/RectifiedFlow

直播时间

12月14日(周六)11:00 - 12:00