TarFlow: Modelo Generativo Basado en Flujos

TarFlow es un modelo generativo que combina flujos normalizantes con transformadores autoregresivos para generar imágenes píxel a píxel.

Durante el entrenamiento se emplea aumento con ruido gaussiano y tras el entrenamiento se aplica un procedimiento de denoising para mejorar la calidad de las muestras.

Se utiliza un método de guía efectivo que puede aplicarse tanto en configuraciones condicionadas por clase como sin condición.

TarFlow establece nuevos récords en estimación de probabilidad para imágenes y produce muestras con calidad y diversidad comparables a los modelos de difusión.