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Awesome GitHub RepositoriesODE-Based Trajectory Sampling
Generative sampling methods that integrate learned vector fields using ordinary differential equations.
Distinct from Distribution-Based Sampling: Distinct from general Distribution-Based Sampling by specifically using ODE integration to trace probability paths.
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4,562Auf GitHub ansehenDieses Projekt ist ein auf PyTorch basierendes Framework für generative Modelle, das darauf ausgelegt ist, Rauschen in komplexe Datenverteilungen zu transformieren, indem es Vektorfelder und Wahrscheinlichkeitspfade erlernt. Es dient als multimodales generatives Toolkit zur Erzeugung synthetischer Texte und Bilder durch erlernte Wahrscheinlichkeitsflüsse. Die Bibliothek zeichnet sich durch die Unterstützung von kontinuierlichen, diskreten und Riemannschen Mannigfaltigkeits-Integrationen aus. Dadurch kann das Framework eine Vielzahl von Datentypen verarbeiten, einschließlich kategorialer Daten mittels Discrete-State Flow Matching und nicht-euklidischer Räume durch Riemannsche Mannigfaltigkeits-Integration. Das Toolkit deckt die gesamte generative Pipeline ab, einschließlich der Definition von Wahrscheinlichkeitspfaden, Vektorfeld-Regression und der Verwendung von Differentialgleichungslösern für das Data-Sampling. Diese Funktionen ermöglichen das Training und die Inferenz generativer Modelle, die in der Lage sind, synthetische Inhalte über mehrere Modalitäten hinweg zu generieren.
Uses ODE integration to sample new data points from learned vector fields.
Python
