MintFlow：受限流匹配的最小轨迹干预框架

研究提出无需训练的受限采样框架 MintFlow，将满足约束条件形式化为对预训练流轨迹的最小干预。该方法通过伴随公式导出扰动的闭式解以消除高成本迭代优化，并能自适应选择干预时间。在生成式视觉与物理系统建模任务中，MintFlow 在满足目标约束的同时，显著优于现有受限方法对预训练生成分布的保持能力。