Apple提出Normalizing Trajectory Models图像生成模型
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Apple提出Normalizing Trajectory Models图像生成模型
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AI 综述
Apple机器学习研究团队提出Normalizing Trajectory Models (NTM)，在四步采样中匹配或超越强图像生成基线，同时保留生成轨迹的精确似然。 该模型结合浅层可逆块与深层并行预测器，支持从零训练或基于预训练流匹配模型初始化，并通过自身诱导的分数函数进行自蒸馏以生成高质量样本。
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最新进展10月8日 08:00
Normalizing Trajectory Models 发布报道时间线
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10月8日
- Apple · 机器学习研究Normalizing Trajectory Models 发布
Apple 机器学习研究团队提出 Normalizing Trajectory Models (NTM)，在四步采样中匹配或超越强图像生成基线，同时保留生成轨迹的精确似然。NTM 结合浅层可逆块与深层并行预测器，支持从零训练或基于预训练流匹配模型初始化。该模型通过自身诱导的分数函数进行自蒸馏，生成高质量样本。
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