AI바라기의 인공지능

용어 설명Flow Matching (FM): 단순한 분포(prior)에서 복잡한 목표 데이터 분포(target)로 변환하는 과정을 연속적인 시간 흐름(continuous flow)으로 모델링하여 학습하는 최신 생성 프레임워크.FMA-PO: 본 논문에서 제안한 핵심 파이프라인. 템플릿 기반으로 초기 좌표를 생성하는 Flow Molecular Alignment(FMA)와 이후 구조를 정밀하게 다듬는 Pose Optimization(PO)의 결합을 의미함.Harmonic Prior: 분자를 구성하는 원자들의 초기 위치를 무작위 가우시안 노이즈가 아닌, 분자 그래프의 연결성(Laplacian)을 반영하여 결합된 원자들이 서로 가깝게 유지되도록 하는 사전 분포.Pharmacophore: 수소 결합, 소수성 상호작..

Abstract이미지 형성 과정을 denoising autoencoders의 sequential한 적용으로 분해함으로써, diffusion models (DMs)는 image data 및 그 외의 분야에서 state-of-the-art synthesis 결과를 달성합니다. 추가적으로, 이들의 formulation은 retraining 없이 image generation 과정을 제어할 수 있는 guiding mechanism을 허용합니다.하지만, 이러한 models는 일반적으로 pixel space에서 직접 작동하기 때문에, 강력한 DMs의 optimization은 종종 수백 GPU days를 소모하며 sequential evaluations로 인해 inference 비용이 비쌉니다. 제한된 컴퓨팅 리소스..