Normalizing Flows with Iterative Denoising
研究团队在归一化流(NFs)生成模型领域取得新进展,提出了迭代TARFlow(iTARFlow)。该方法在训练阶段保持完全端到端的基于似然的目标,采样时则采用自回归生成方式。iTARFlow延续了TARFlow在图像建模任务上的优势,使其成为扩散模型等方法的可行替代方案,进一步提升了归一化流生成模型的性能表现。
推荐理由:Normalizing Flows 这个老方法被苹果玩出新花样,iTARFlow 在训练上保留端到端似然,采样却自回归,给做生成模型的人提供了扩散模型之外的第二个靠谱选择。