Toutes les news taguées avec ce sujet.
Des chercheurs proposent une carte de flux stochastique généralisant la distillation des modèles génératifs au-delà des ODE, avec accès différentiable aux échantillons postérieurs.
Une nouvelle architecture de diffusion linguistique reste en espace continu jusqu'à la dernière étape, surpassant les modèles discrets existants.
Un framework post-entraînement unifié combine distillation on-policy et Flow Matching pour aligner les modèles texte-image sans effet seesaw.
Une nouvelle approche théorique explore comment calculer directement l'intégrale des trajectoires d'un modèle de diffusion pour améliorer l'échantillonnage.