Yilun Xu y su equipo han desarrollado una nueva forma para que las redes neuronales generen imágenes utilizando el proceso físico de creación de campo eléctrico por partículas cargadas. Este método, Modelos de Flujo de Poisson (PFGM), crea imágenes de calidad similar a los métodos basados en difusión pero de 10 a 20 veces más rápido.
El equipo extendió su modelo para incluir diferentes dimensiones, permitiendo a los investigadores ajustar la robustez y facilidad de entrenamiento de una red neuronal. El trabajo futuro se enfocará en encontrar el mejor equilibrio entre estos factores y explorar otros procesos físicos que podrían servir de base para nuevos modelos generativos.