南洋理工&普渡大学提出CFG-Zero*：在Flow Matching模型中实现更稳健的无分类器引导方法
南洋理工大学 S-Lab 与普渡大学提出 CFG-Zero* 方法，改进 Flow Matching 模型的 Classifier-Free Guidance，提升生成图像/视频的质量和一致性。
flow matching
CVPR 2025｜GoalFlow：目标点驱动，解锁端到端生成式策略新未来
本文提出了一种基于GoalPoint的端到端生成式方法GoalFlow，通过引入密集的GoalPoint词汇表和高效的扩散模型FlowMatching来生成高质量多模态轨迹，在PDMS上达到了90.3%的最佳性能。