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Normalizing Flow Maps 兼顾少步生成与精确似然
论文提出 Normalizing Flow Maps（NFM），一类可精确求逆的推前映射，统一了归一化流与流映射，并给出点匹配与分布匹配两条一致性训练目标。在 CIFAR-10、ImageNet-64 条件生成上达到参数匹配归一化流的最优样本质量，并支持基于似然的 RLHF。
arXiv cs.LG14 天前
#似然估计
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论文提出流匹配在流形上的相容似然目标
论文在 1D 平坦环面上发现 Riemannian 流匹配扩展可能被推向远离数据的速度场全局优化，并将此归因于「相容性」缺失。作者给出相容性一般条件，并提出基于端点指数族、仅支持可行速度的新目标，在球面地理基准与人体姿态数据上优于既有方法。
arXiv cs.LG7 天前