Flow Matching是近年来兴起的一种连续正规化流(Continuous Normalizing Flow, CNF)模型训练框架,由Yaron Lipman等人于2022年首次提出。训练过程更简单,不需要复杂的采样和反向过程生成质量和扩散模型相当,在某些任务上甚至更优推理速度更快,可以实现一步生成理论基础更加扎实,与最优传输理论密切相关这些特点使得Flow Matching受到学术界和工业

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LoRA 技术全解析摘要 LoRA（低秩适应）是微软提出的一种高效微调技术，通过冻结预训练模型权重，仅训练低秩矩阵（A/B）模拟权重增量（ΔW），显著降低计算资源消耗（参数量仅0.01%~3%）。其核心原理基于低秩矩阵分解，利用ΔW的信息集中特性，以A×B近似更新。适用于Transformer的注意力层（Q/V矩阵），支持模块化多任务切换。改进版本如LoRA+（差异化学习率）、DORA（分离幅度/

CelebA数据集和CelebA-HQ数据集介绍

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