何恺明CVPR最新讲座PPT上线！！

主要观点总结

本文报道了CVPR会议中关于视觉生成建模的讨论，特别是何恺明在会议中的分享。他探讨了扩散模型之后的视觉生成建模演进方向，并介绍了他在该领域的最新研究成果。文章还提到了何恺明关于生成模型的一些观点，包括识别与生成的关系，以及生成模型面临的挑战和未来的发展方向。

关键观点总结

关键观点1: CVPR会议中的视觉生成建模讨论

文章报道了CVPR会议中除了交流论文外，很多参会者还参加了个非常有意思的项目——追星，这里的“星”指的是学术明星。特别是MIT副教授何恺明的讲座和分享。

关键观点2: 何恺明的多重身份与分享内容

何恺明不仅是最佳论文奖委员会成员，还在「Visual Generative Modeling: What’s After Diffusion?」workshop上做演讲嘉宾。他分享了关于视觉生成建模中能够超越扩散模型的方法，特别是他的个人研究内容。

关键观点3: 走向端到端生成建模的趋势与挑战

何恺明强调了走向端到端生成建模的重要性。当前生成模型在概念上更像是逐层训练，而端到端生成建模能够简化模型设计和训练的复杂性。然而，生成模型面临的核心挑战是如何有效地构造从简单分布到复杂数据分布的映射。连续归一化流和流匹配技术为解决这个问题提供了方向。

关键观点4: 何恺明团队的最新研究：MeanFlows for One-step Generative Modeling

何恺明介绍了他们团队提出的MeanFlows理论框架，该框架旨在实现单步生成任务。MeanFlows引入了平均速度场的概念，并训练神经网络直接建模该场。实验结果显著，MeanFlows在单步扩散/流模型中的表现远超同类。

关键观点5: 未来的研究方向和挑战

何恺明还讨论了视觉生成建模的未来发展方向，包括Consistency Models、Two-time-variable Models和Revisiting Normalizing Flows等。他还提出了关于端到端生成建模的开放性问题，以及我们是否还在生成模型的「AlexNet前时代」的疑问。

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