Colloquium de Julie Delon

Une introduction au Flow Matching

Le Flow Matching est un cadre théorique récent permettant d'apprendre des transformations continues entre mesures de probabilité, très utilisé en apprentissage automatique, notamment pour la génération d'images. L'idée centrale consiste à construire un champ de vélocité dépendant du temps dont le flot transporte une distribution source mu_0 vers une distribution cible mu_1. Contrairement à d'autres méthodes utilisées en génération d’image, l'apprentissage du champ de vitesse se réduit à un simple problème de régression sur des paires d’échantillons, ce qui rend le Flow Matching particulièrement simple à mettre en oeuvre. Cet exposé proposera une introduction au sujet.