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ReSFlow 在统计流形上拉直生成路径，实现离散数据一步生成
NeurIPS 2026｜离散数据也能一步生成？ReSFlow在统计流形上「拉直」生成路径
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研究团队提出 ReSFlow，通过将类别概率映射到球面并整流生成轨迹，实现离散数据的高质量一步生成。在二值化 MNIST 任务中，ReSFlow 仅需一次模型调用即可取得接近 SFM 34 次调用的生成质量，一步采样 FID 达 5.973。
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