Competitive Flow Matching

竞争性流匹配增强生成模型质量-覆盖率前沿

研究人员开发了一种名为竞争性流匹配（CFM）的新方法，以解决流匹配生成模型中的质量-覆盖率权衡问题。传统方法通常会牺牲覆盖率来获得更高质量的输出。CFM通过使用条件代码增强预测器，在训练过程中引入竞争机制，使不同的模式能够形成不同的预测，而不是平均化它们。这种方法以及辅助条件缩放，显著改善了质量-覆盖率前沿，如在SiT和RAEv2测试平台上的ImageNet-256上所证明的。