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2025年12月,何恺明团队发布新成果Improved MeanFlow (iMF),解决原始MeanFlow在训练稳定性、指导灵活性和架构效率上的三大问题。通过重构预测函数为标准回归问题,引入无分类器指导(CFG)和上下文内条件作用,模型性能大幅提升。在ImageNet 256×256基准测试中,iMF-XL/2模型单步生成FID达1.72,较原始版本提升50%,媲美多步扩散模型。论文一作为CMU博士生耿正阳,共一为清华姚班大二学生Yiyang Lu,后者现于MIT跟随何恺明研究计算机视觉。其他合作者包括Adobe研究员Zongze Wu、Eli Shechtman及CMU机器学习系主任Zico Kolter。该研究部分完成于MIT,何恺明教授署名尾作。

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