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rectified-flow-Flow Matching生成模型框架

基于PyTorch从零实现的Flow Matching生成模型框架,支持MNIST数据集的有条件和无条件生成。包含MiniUnet模型结构,支持classifier-free guidance,可在CPU上运行。提供了完整的训...

基于PyTorch从零实现的Flow Matching生成模型框架,支持MNIST数据集的有条件和无条件生成。包含MiniUnet模型结构,支持classifier-free guidance,可在CPU上运行。提供了完整的训练推理代码和详细注释,适合学习和理解Flow Matching算法原理
rectified-flow的特点:
1. 支持MNIST数据集的有条件和无条件生成
2. 实现了MiniUnet模型结构
3. 支持classifier-free guidance
4. 可在CPU上运行
5. 提供完整的训练推理代码和详细注释

rectified-flow的功能:
1. 从头开始训练Flow Matching生成模型
2. 使用提供的代码进行模型推理
3. 学习和理解Flow Matching算法原理

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