正文:2025年12月,何恺明团队发布新论文,提出名为双向归一化流(BiFlow)的框架,突破归一化流生成模型效率瓶颈。该方法通过解耦前向与逆向过程,使逆向生成无需精确匹配前向过程,大幅提升速度和灵活性。实验显示,BiFlow在ImageNet 256×256数据集上取得2.39的FID分数,推理速度较基线提升两个数量级(TPU上快697倍)。此外,BiFlow支持图像修复和编辑任务。论文由三位本科生领衔,包括清华姚班陆伊炀、MIT Qiao Sun及刚入学MIT的王衔邦,均为何恺明指导。
原文链接
本文链接:https://kx.umi6.com/article/30246.html
转载请注明文章出处
相关推荐
换一换
何恺明团队新作:扩散模型可能被用错了
2025-11-20 11:15:51
MIT终身教授何恺明,入职谷歌了
2025-06-26 10:56:19
LSTM之父向何恺明开炮:我学生才是残差学习奠基人
2025-10-19 22:54:26
何恺明组三位本科生领衔!持续聚焦Flow模型,突破归一化流生成效率瓶颈
2025-12-15 15:44:36
何恺明MIT开门弟子名单:奥赛双料金牌得主、清华姚班学霸在列
2024-12-03 16:20:13
何恺明MIT两名新弟子曝光:首次有女生入组,另一位是FNO发明者,均为华人
2025-11-06 20:12:52
后生可畏!何恺明团队新成果发布,共一清华姚班大二在读
2025-12-04 09:08:44
何恺明新作再战AI生成:入职MIT后首次带队,奥赛双料金牌得主邓明扬参与
2024-06-23 12:39:40
太初元碁乔梁:AI算法已经跑到单芯片极限|MEET2026
2025-12-14 12:40:35
超220GW大型项目申请2030年前并入得州电网
2025-12-15 09:28:34
迪士尼内部积极拥抱 AI:员工能用 DisneyGPT,还在开发“贾维斯”智能体
2025-12-13 15:56:11
面向「空天具身智能」,北航团队提出星座规划新基准丨NeurIPS’25
2025-12-13 23:11:54
中信建投:继续看好AI算力板块
2025-12-15 08:28:15
622 文章
387125 浏览
24小时热文
更多
-
2025-12-16 01:11:08 -
2025-12-15 23:04:58 -
2025-12-15 23:03:48