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Euler solver
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SlerpFlow 增强了 FLUX 扩散模型的图像反演
研究人员推出了一种新颖的方法 SlerpFlow，旨在改进基于校正流的扩散 Transformer（如 FLUX）的反演过程。该方法解决了将图像转换回潜在噪声以进行重建和编辑的挑战，而这一过程常常受到离散化误差的阻碍。SlerpFlow 利用球面线性插值 (Slerp) 来校正超球体上的流速度方向，遵循潜在空间的内在曲率。这种基于流形假设的几何校正，无需额外训练即可实现高精度反演和增强的语义对齐，同时保持了一阶欧拉求解器的效率。
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新型求解器以更少计算加速生成模型
研究人员开发了一种新颖的双锚点插值求解器（BA-solver），用于加速生成模型，特别是解决了Flow Matching（FM）模型中的延迟问题。BA-solver利用轻量级的SideNet和冻结的主干网络来学习未来和历史速度，从而能够高效地近似中间速度。与传统方法相比，该方法仅需很少的神经函数评估（NFEs）即可实现高精度生成，在仅10次NFEs的情况下即可达到需要超过100次NFEs的求解器相当的质量。