比扩散策略更高效的生成模型：流匹配的理论基础与Pytorch代码实现
扩散模型(Diffusion Models)和流匹配(Flow Matching)是用于生成高质量、连贯性强的高分辨率数据（如图像和机器人轨迹）的先进技术。在图像生成领域，扩散模型的代表性应用是Stable Diffusion，该技术已成功迁移至机器人学领域，形成了所谓的"扩散策略"(Diffusion Policy)。值得注意的是，扩散实际上是流匹配的特例，流匹配作为一种更具普适性的方法，已被....
从零实现基于扩散模型的文本到视频生成系统：技术详解与Pytorch代码实现
本文详细介绍了基于扩散模型构建的文本到视频生成系统，展示了在MSRV-TT和Shutterstock视频标注数据集上训练的模型输出结果。以下是模型在不同提示词下的生成示例。首先展示一些模型生成效果展示 提示词："A person holding a camera"（训练10K步） 拿相机的人物场景 提示词："Spaceship crossing the bridge"（训练10K步） 飞船穿过桥....
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