新预印本：纤维化最优传输调度使流匹配 FID 相对降 38.6%
MaxUnfried · x · 2026-09-15
Rulands 组发布预印本《Model-Aware Schedules Improve Generation via Fiberwise Optimal Transport》，针对扩散/流匹配模型中模型无关的噪声调度问题提出改进：
- 核心思路：在概率路径上，兼容的信号/噪声分解构成一个仿射'纤维'（fibre），通过在纤维内平均最优传输代价定义'纤维化预测风险'，再与系数路径的动能作用结合，得到闭式最优时间分配。
- 该风险曲线可从早期 checkpoint 估计，无需重训即可优化采样调度。
- 实验覆盖 DDPM 与流匹配的多种预测目标、数据集与架构，均优于强基线；流匹配在 CIFAR-10 上 16 次函数评估时 FID 相对下降 38.6%。
- 作者还发现在各自的动能参考坐标下，独立训练模型的纤维化风险曲线高度对齐。
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