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【深度学习新浪潮】如何评价Kaiming He新作《Generative Modeling via Drifting》?

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张小明

前端开发工程师

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【深度学习新浪潮】如何评价Kaiming He新作《Generative Modeling via Drifting》?

核心结论:这篇论文由邓明扬一作、何恺明团队于2026年2月4日发表在arXiv上,提出了Drifting Models这一全新生成建模范式,其核心创新在于将推理时的迭代过程转移到训练阶段,实现了单步(1-NFE)生成的SOTA性能,同时在理论上建立了清晰的物理直觉与数学平衡条件,为生成模型的效率与质量开辟了新路径。


一、核心创新与范式转变

1.1 生成建模的本质重构

传统生成模型(扩散/流匹配)在推理时通过迭代变换将噪声映射到数据,而Drifting Models则在训练时通过迭代优化演化推前分布(f # p prior f_{\#}p_{\text{prior}}

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