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Awesome GitHub RepositoriesProbability Path Learning
The process of optimizing a model to learn the specific probability flow trajectory between noise and data.
Distinct from Flow Matching: Focuses on the learning objective of the path rather than the general architectural framework of flow matching.
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Awesome Probability Path Learning GitHub Repositories
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- facebookresearch/flow_matching
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4,562Ver en GitHubEste proyecto es un framework de modelos generativos basado en PyTorch, diseñado para transformar ruido en distribuciones de datos complejas mediante el aprendizaje de campos vectoriales y trayectorias de probabilidad. Funciona como un kit de herramientas generativo multimodal para producir texto e imágenes sintéticas a través de flujos de probabilidad aprendidos. La librería se distingue por su soporte para integraciones en variedades continuas, discretas y de Riemann. Esto permite que el framework maneje una variedad de tipos de datos, incluyendo datos categóricos mediante el emparejamiento de flujos de estado discreto y espacios no euclidianos mediante la integración en variedades de Riemann. El kit de herramientas cubre todo el pipeline generativo, incluyendo la definición de trayectorias de probabilidad, regresión de campos vectoriales y el uso de solvers de ecuaciones diferenciales para el muestreo de datos. Estas capacidades permiten el entrenamiento e inferencia de modelos generativos capaces de crear contenido sintético en múltiples modalidades.
Implements the learning process for probability paths across various data modalities.
Python
