rectified-flow
提到此概念的论文 / 教程
MFD: 不比「瞬时速度」比「平均速度」——把时间积分当低通滤波器, 给 flow matching 蒸馏降方差
浙大/普林斯顿:现有蒸馏把 flow 的速度场硬转成 score, 单时刻匹配, 方差大、训练抖。MFD 改成匹配一段区间 [s,t] 上的**时间积分平均速度** (mean flow) —— 积分天然是低通滤波, 把瞬时速度里的高频噪声磨平, 梯度方差更低。理论上证明「匹配平均速度 ⇒ 分布对齐」(Mean Flow Matching 定理), 且 VSD 只是区间缩成一点 (s→t) 的退化特例。SANA 1.6B 上 4 步 FID(DINOv2) 43.68→33.28; 4D 占据预测单步 IoU 37.07 (teacher 10 步 37.52)。
Krea 2 技术报告精读：一个「为创意探索而生」的开源文生图基础模型，从数据、架构到万卡基建全栈拆解
Krea 2 是 Krea 自研的开源文生图（T2I）基础模型族，定位不是「给你一张最稳的默认图」，而是「让你在广阔的美学空间里探索」——刻意保留风格多样性、并配套 prompt 扩写器 + 风格参考系统两套可控性工具。开源权重 + 推理代码，permissive license，号称登上 Artificial Analysis T2I 榜前 10、独立实验室中第 2。 这是一份「工程配方 + 系统基建」型技术报告（58 分钟阅读），重点不在新公式，而在**全栈决策**：数据策展原则（多样性优先、零 AI 生成图）、从 LLM 生态搬过来的极简 DiT（GQA + 门控 sigmoid 注意力 + SwiGLU + Qwen3-VL + 轻量时间步调制 + 多层特征聚合）、五阶段训练流水线（预训练→midtraining→SFT→偏好优化→RL→时间步蒸馏），以及从零自建的 Kubernetes 训练基建（Kueue 调度、Virtual Kubelet 外溢推理、Weka 文件系统、PostgreSQL「krablet」数据仓库 + FOR UPDATE SKIP LOCKED 队列）。 本文按精读骨架交叉拆解，并补全报告用散文描述、但背后是标准公式的几处方法（rectified-flow v 参数化、DPO/STPO、多奖励 GRPO、DMD→TDM）。
i1 精读：一份「完全开源」的强文生图配方——用 300+ 控制实验把设计空间逐个钉死
i1 是普林斯顿 Zhuang Liu 组放出的 3B 文生图扩散模型，卖点不是新模块，而是**完全开源（权重 + 数据 + 代码 + 配方）** 且**用 300+ 个控制实验**（700K+ TPU v6e 小时）把「文/噪声条件、骨干结构、合成 caption、数据混合」这几个设计维度逐个单变量消融，给出 10 条可复用结论。 最终配方极简：双流 MMDiT + 长跳连接（long skip）+ 砍掉 AdaLN（省 0.23B 参数）+ 单个强文本编码器（T5Gemma-2B）配一个**更大的 transformer adapter**（替代「多文本编码器」）+ 只用长合成 caption 训练、推理时用 LLM 把短 prompt 扩写对齐训练分布 + 各数据集**等权重**混合。 在 GenEval/DPG/PRISM/CVTG-2K/LongText 五个 benchmark 上，i1（3B）平均超过此前最强「完全开源」模型 **29.5 个百分点**，并在多数指标上压过 12B FLUX.1 [Dev]、17B HiDream-I1。本文交叉阅读其 JAX 代码，把每条结论落到 `file:Lnn`。
OFTSR：一步超分 + 可调「保真度↔真实感」的整条曲线
OFTSR 用两阶段方案做单步图像超分：先训一个「噪声增广的条件 rectified flow」当教师，再蒸馏出一个一步学生网络——蒸馏的约束是「学生从不同时间 t、s 的预测必须落在教师同一条 PF-ODE 轨迹上」。 关键好处：一步推理时只需调一个超参 t，就能在「高 PSNR / 高保真」和「低 LPIPS / 高真实感」之间连续滑动，把感知-失真权衡的整条曲线塞进单步模型，而过去的单步蒸馏只能锁死在曲线上的一个点。