arXiv cs.LG·17 天前★ 2

arXiv 论文:FlowBudget 免训练采样预算估计

原文标题:FlowBudget: Training-Free Sampling-Budget Estimation for Flow Matching Models

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AI 智能摘要

论文提出 FLOWBUDGET,一种免训练的流匹配模型采样复杂度估计器,通过插值探针估计单步离散误差系数并映射到步数预算。该方法无需在多个预算下生成样本或做 FID-NFE 扫描即可确定 NFE 预算。

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问题
流匹配模型采样需要多少函数评估次数(NFE),目前靠昂贵的 FID-NFE 扫描确定。
方法
免训练地用插值探针估计单步离散误差系数,按求解器阶数把数值容差映射为步数预算。
结果
在 SiT、FlowDCN、Rectified Flow 上验证可免生成样本估计 NFE 预算。
影响
省去反复生成与评估的调参成本,让扩散/流模型推理预算选择变成一次估算。
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原始标题:FlowBudget: Training-Free Sampling-Budget Estimation for Flow Matching Models
AI 中文标题:arXiv 论文:FlowBudget 免训练采样预算估计
来源:arXiv cs.LG · 发布于 17 天前
分类:学术研究 · AI 重要度:★ 2(2)
标签:流匹配 / 扩散模型 / 采样效率 / 图像生成 / ODE 求解
关键词:流匹配 / 采样预算 / 扩散模型 / 图像生成 / 推理效率
AI 处理:2026/10/16 12:02:40 · 模型 deepseek-chat · 规则版本 2026-10-10.1
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