Normalizing Trajectory Models（NTM）

研究人员提出 Normalizing Trajectory Models（NTM），将扩散反向步建模为具备精确似然训练的条件规范化流，解决少步生成破坏似然框架的问题。该模型结合每步浅层可逆块与跨轨迹深度并行预测器，支持从头训练或从预训练 flow-matching 模型初始化。在文生图基准上，其轻量去噪器仅需 4 步采样即可匹敌或超越强图像生成基线，且全程保留生成轨迹的精确似然。