「流匹配」成ICML 2025超热门主题！网友：都说了学物理的不准转计算机
文章介绍了流匹配技术如何在生成式AI领域简化模型形态。该方法来源于流体力学，通过学习将噪声映射到数据来实现复杂分布的逼近，展示了物理概念与生成模型之间的联系，并讨论了其与其他生成技术的关系。
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自回归+扩散！Salesforce开源统一多模态模型BLIP3-o，图像理解与生成全拿下
OpenAI的GPT-4o展示了顶级图像理解与生成能力。BLIP3-o采用自回归+扩散框架，研究者对比了三种设计选择，并最终选择了CLIP + Flow Matching方案和顺序训练策略构建BLIP3-o模型。
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。
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。