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フロー・マッチング
ニューラルネットワークを訓練して速度場を予測する生成モデリングフレームワークで、単純な事前分布（例：ガウス分布）からデータ分布へのサンプルを直線経路に沿って輸送します。フロー・マッチングは拡散モデルよりも高速な訓練と推論を提供しながら、同等またはより優れたサンプル品質を実現します。ロボット動作生成のための拡散ポリシーの高速な代替案として検討されています。
ニューラルネットワークを訓練して速度場を予測する生成モデリングフレームワークで、単純な事前分布（例：ガウス分布）からデータ分布へのサンプルを直線経路に沿って輸送します。フロー・マッチングは拡散モデルよりも高速な訓練と推論を提供しながら、同等またはより優れたサンプル品質を実現します。ロボット動作生成のための拡散ポリシーの高速な代替案として検討されています。