MIT フロー・マッチングと拡散 講義 2026年

Peter HolderriethとEzra Erivesは、流れのマッチングと拡散モデルに関するMITの新しい2026年コースをリリースしました！現代のAI画像・動画・タンパク質生成モデルの全体像を、理論と実践の両面から紹介します。これには:

• 講義動画：理論と段階的な導出の紹介。
• 講義ノート：数学的に自足しています。
  
• コーディング：各コンポーネントの実践演習。
  

昨年の版を改良し、新しいトピックを追加しました：
潜在空間、拡散トランスフォーマー、離散拡散モデルを用いた言語モデルの構築。

すべてはこちらで利用できます: https://diffusion.csail.mit.edu

@peholderriethによる元ツイート: https://x.com/peholderrieth/status/2034274122763542953
講義ノート: https://arxiv.org/abs/2506.02070

追加リソース：

• Flow Matching ガイドとコード（Yaron Lipman、Marton Havasi、Peter Holderrieth ら） https://arxiv.org/pdf/2412.06264
  
• Metaによるリファレンス実装 https://github.com/facebookresearch/flow_matching