XYZFlow:用多维捷径流破解少步生成的表达力瓶颈
XYZFlow 提出通过多维条件化(时间历史条件化与空间 Next Shortcut Prediction)增强概率流表达力,在 ImageNet 256×256 上以 3-4 步实现 7.2-8.5× 教师加速并取得竞争性 FID。
XYZFlow 提出通过多维条件化(时间历史条件化与空间 Next Shortcut Prediction)增强概率流表达力,在 ImageNet 256×256 上以 3-4 步实现 7.2-8.5× 教师加速并取得竞争性 FID。