PDFM：样本级约束生成的对偶流匹配方法
原文标题：Primal-Dual Flow Matching for Sample-Wise Constrained Generation
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该论文提出 Primal-Dual Flow Matching（PDFM），在流匹配生成框架下实现样本级约束满足，用户可指定约束满足概率。方法仅需二元成员判定反馈，无需可微距离、投影或凸性假设。实验表明 PDFM 在保持分布保真度的同时优于原始流匹配与约束感知基线。
- 问题
- 生成模型难以按用户指定概率满足样本级约束，且约束常不可微或非凸。
- 方法
- PDFM 在流匹配框架下做原始-对偶优化，仅需二元成员判定反馈，无需可微距离或投影。
- 结果
- 约束满足优于原始流匹配，与约束感知基线相当且保持分布保真度
- 影响
- 让生成模型可直接控制约束满足率，适合分子设计、合规生成等硬约束场景。
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