MintFlow：面向约束流匹配的最小轨迹干预
原文标题：MintFlow: Minimal Trajectory Intervention for Constrained Flow Matching
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论文提出 MintFlow，一种免训练的约束采样框架，将约束施加建模为对预训练流轨迹的最小干预。通过伴随公式得到扰动的闭式解，避免昂贵的迭代优化，并自适应选择干预时机。在生成视觉与物理系统建模任务中，MintFlow 在满足约束的同时显著更好地保留预训练生成分布。
- 问题
- 现有约束采样器在满足约束时会让样本大幅偏离预训练分布。
- 方法
- 将约束施加建模为对预训练流轨迹的最小干预，用伴随公式得闭式扰动解并自适应选择干预时机。
- 结果
- 在生成视觉与物理系统建模任务中约束满足具竞争力，且比 SOTA 约束采样器更好地保留预训练生成分布。
- 影响
- 免训练即可为流匹配模型加约束，省去迭代优化，适合需要物理/测量约束的生成应用。
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