流匹配与扩散模型
很强劲啊 又开新坑
生成式AI
从数据中生成样本的定义如下：
条件化输出：
将输入的条件定义为y，希望这个变量y条件化生成过程
引入条件数据分布 , 点为占位符，该表达式意味着：给定这个提示词y，给定这个提示词后的数据分布是什么
条件化生成即从这个条件分布中采样：
在生成模型中，通常我们有的是初始分布,可以视作高斯分布，均值为0，以对角单位矩阵作为协方差矩阵，而生成模型从初始分布中取样（大多为白噪声），最后输出一个数据矩阵，可以看作为生成模型将初始分布转换为数据分布
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从数据中生成样本的定义如下：
条件化输出：
将输入的条件定义为y，希望这个变量y条件化生成过程
引入条件数据分布 , 点为占位符，该表达式意味着：给定这个提示词y，给定这个提示词后的数据分布是什么
条件化生成即从这个条件分布中采样：
在生成模型中，通常我们有的是初始分布,可以视作高斯分布，均值为0，以对角单位矩阵作为协方差矩阵，而生成模型从初始分布中取样（大多为白噪声），最后输出一个数据矩阵，可以看作为生成模型将初始分布转换为数据分布