Flow Matching 与扩散模型的统一视角:MIT 2026 新课 6.S184 精读

Sun, 21 Jun 2026 13:20:00 +0800

学习目标

读完本文,你应当能够:

说清 MIT 2026 新课 6.S184 的核心论点:flow matching 和 denoising diffusion 属于同一个 ODE/SDE 家族。
区分 flow matching、score matching、guidance 三个机制各自解决什么问题、彼此如何衔接。
用一次 text-to-image 的完整任务流(从 prompt 到像素)走通 DiT + VAE + classifier-free guidance 的工业级实现。
判断 discrete diffusion 在连续扩散之外解决的是什么问题,以及 CTMC 为什么是它在离散空间的"自然对应物"。
决定要不要按这门课的系统读下去,以及在你的工作里应该先学哪一章。

阅读建议:第一遍先读「核心判断」和「系统地图」两节,建立全局视角;之后按 1→7 章的顺序挑你最关心的章节读;文末「采用顺序」一节可以反向决定从哪里开始。