生成模型已成为人工智能领域的关键突破，赋予机器创建高度逼真的图像、音频和文本的能力。在众多生成技术中，扩散模型和Flow Matching尤为引人注目。这两种方法虽然都致力于在噪声与结构化数据之间建立转换，但其基础原理存在本质区别。本文将系统地比较 ...

本文详细介绍了Flow Matching这一新兴的生成建模方法，从数学理论基础出发，逐步构建完整的实现框架。与传统扩散模型通过逆向去噪过程生成数据不同，Flow Matching通过学习时间相关的速度场，建立从噪声分布到目标数据分布的直接映射路径。文章将理论推导与 ...

小米集团AI实验室新一代Kaldi团队近日宣布，推出基于Flow Matching架构的ZipVoice系列语音合成模型，包含面向单说话人的ZipVoice零样本模型与专为对话场景设计的ZipVoice-Dialog模型。这两款模型通过架构创新，在语音合成的效率与质量上实现了突破性进展。 针对传统零 ...