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平均速度场
01 02
理解、加速与改进 MeanFlow 训练
Understanding, Accelerating, and Improving MeanFlow Training
MeanFlow 的训练动力学分析揭示了瞬时速度与平均速度的相互依赖关系，并据此设计了分阶段训练方案，可加速少步生成模型的收敛并提升生成质量，对基于流匹配的扩散模型训练有直接借鉴意义。
改进的 MeanFlow：论快进生成模型的挑战
Improved Mean Flows: On the Challenges of Fastforward Generative Models
把 MeanFlow 的训练目标改写为对瞬时速度 v 的回归（网络仍预测平均速度 u），并把引导尺度作为显式条件变量做 in-context 条件化，使一步生成模型在测试时可自由调节引导强度；做少步/一步扩散或流匹配采样的人可直接复用这一目标重参数化与条件化引导设计。