Inductive Moment Matching (IMM) est une technique de modèle génératif avancée, principalement utilisée pour la génération d'images de haute qualité. Cette technique, grâce à une méthode innovante d'appariement de moments inductifs, améliore considérablement la qualité et la diversité des images générées. Ses principaux avantages incluent l'efficacité, la flexibilité et une forte capacité de modélisation des distributions de données complexes. IMM a été développé par les équipes de recherche de Luma AI et de l'Université de Stanford, dans le but de faire progresser le domaine des modèles génératifs et de fournir un support technique puissant pour des applications telles que la génération d'images, l'augmentation de données et la conception créative. Ce projet est open source (code et modèles pré-entraînés), permettant aux chercheurs et aux développeurs de s'initier et d'utiliser rapidement l'outil.