正规化流是一种强大的生成模型，被广泛应用于机器学习领域。它不同于传统的生成对抗网络（GANs）或变分自动编码器（VAEs），正规化流通过逐步转换一个简单的分布到目标分布来生成样本数据。这种方法不仅在生成高质量的数据方面表现优异，还可以更好地估计概率密度函数。
苹果公司的研究人员在他们的新论文《正规化流》中详细探讨了这一难题。他们介绍了正规化流的基本原理，以及如何利用这种模型来提高图像生成的质量。除此之外，他们还讨论了如何在大规模数据集上训练正规化流，并取得了令人瞩目的结果。
这篇论文提供了许多有益的见解，不仅可以帮助研究人员更好地了解正规化流这一生成模型，还可以为其他领域的研究人员提供启发。如果您对生成模型感兴趣，不妨阅读这篇令人惊叹的论文，了解正规化流的魅力所在。
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