f-loss 平衡频谱学习，像素级 Flow Matching 收敛提速
serrjoa · x · 2026-09-04
arXiv 论文《Balancing Frequencies and Pixels in Flow Matching》指出，像素空间的流匹配训练存在频谱偏差：自然图像能量集中在低频，像素重建损失对所有空间误差一视同仁，导致高频细节（纹理、边缘）学习被延迟。
论文提出两个方案：
- Focal Log-Frequency Loss（f-loss）：在频域均衡学习信号，强化原本欠代表的高频分量；
- f→pixel 课程策略：训练早期先强调频域学习覆盖全频段，再过渡到标准像素空间 v-loss 做空间细化。
方法概念简单、无需改动架构，可作为 flow matching 损失的即插即用替代；在多个模型规模上加快收敛速度并改善 FID。
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