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Flow Matching
Un cadre de modélisation générative qui entraîne un réseau de neurones à prédire un champ de vélocité transportant des échantillons d'une distribution a priori simple (p. ex., gaussienne) vers la distribution des données le long de chemins rectilignes. Flow Matching offre un entraînement et une inférence plus rapides que les modèles de diffusion tout en atteignant une qualité d'échantillon comparable ou meilleure. Il est exploré comme alternative plus rapide aux politiques de diffusion pour la génération d'actions de robot.