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PDFM：样本级约束生成的对偶流匹配方法
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。
arXiv cs.LG21 天前
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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。