CorrFlow 论文：轻量修正器自纠错 Flow Matching，提升图像视频生成质量
udmrzn · x · 2026-10-20
arXiv 新论文 CorrFlow 提出自纠错流匹配（Self-Correcting Flow Matching）框架：
- 核心思路：流匹配模型通过迭代速度预测生成样本，但从不利用产生这些预测的中间表征来复查。CorrFlow 用一个轻量修正器（refiner）复用这些信息，对基础模型的速度预测做残差修正。
- 理论支撑：在整流流插值下，单步 clean 预测的误差等于速度残差乘以噪声水平；论文据此证明特征复用在一定条件下优于原始输入仿射预测器，且相同训练算力下修正器训练比继续训练基座模型获得更大残差风险下降。
- 成本：无需额外的基础模型前向计算，每步只多一次轻量修正器评估。
- 效果：在类条件图像生成、文生视频、图生视频上均一致超越对应基座模型，视觉质量与物理一致性都有提升。
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