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조건부 흐름 매칭
데이터 분포 사이의 확률 경로를 정의하고 이를 따라가는 벡터 필드를 학습하는 생성 모델 기법이다. 확산 모델보다 효율적인 샘플링이 가능하며, 특정 조건에 맞는 데이터를 생성하는 데 정교한 제어력을 제공한다.
고급
조건부 흐름 매칭
데이터 분포 사이의 확률 경로를 정의하고 이를 따라가는 벡터 필드를 학습하는 생성 모델 기법이다. 확산 모델보다 효율적인 샘플링이 가능하며, 특정 조건에 맞는 데이터를 생성하는 데 정교한 제어력을 제공한다.