arXiv ID:
2512.10953
arXiv 提交日期: 2025-12-11
双向归一化流:从数据到噪声再返回 / Bidirectional Normalizing Flow: From Data to Noise and Back
1️⃣ 一句话总结
这篇论文提出了一种名为双向归一化流的新框架,它通过放弃对模型精确可逆性的严格要求,允许使用更灵活的架构和损失函数来近似学习从噪声到数据的反向映射,从而在图像生成任务上实现了更高的生成质量和快达两个数量级的采样速度。