Yilun Xu und sein Team haben eine neue Methode entwickelt, mit der neuronale Netze Bilder mithilfe des physikalischen Prozesses der Erzeugung eines elektrischen Feldes durch geladene Teilchen generieren können. Diese Methode, Poisson Flow Modelle (PFGM) genannt, erzeugt Bilder ähnlicher Qualität wie diffusionsbasierte Methoden, jedoch 10-20 Mal schneller.
Das Team erweiterte ihr Modell um verschiedene Dimensionen, was es Forschern ermöglicht, die Robustheit und die Trainierbarkeit eines neuronalen Netzes feinabzustimmen. Zukünftige Arbeit wird sich darauf konzentrieren, das beste Gleichgewicht zwischen diesen Faktoren zu finden und andere physikalische Prozesse zu erforschen, die als Grundlage für neue generative Modelle dienen könnten.