Nabla-GFlowNet

扩散模型奖励微调新突破：Nabla-GFlowNet让多样性与效率兼得

本文作者刘圳是香港中文大学（深圳）数据科学学院的助理教授，肖镇中是德国马克思普朗克-智能系统研究所和图宾根大学的博士生，刘威杨是德国马克思普朗克-智能系统研究所的研究员，Yoshua Bengio 是蒙特利尔大学和加拿大 Mila 研究所的教授，张鼎怀是微软研究院的研究员。此论文已收录于 ICLR 2025。在视觉生成领域，扩散模型（Diffusion Models）已经成为生成高质量图像、视频甚至文本的利器。

4/13/2025 2:55:00 PM

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