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正文:2025年12月,何恺明团队发布新论文,提出名为双向归一化流(BiFlow)的框架,突破归一化流生成模型效率瓶颈。该方法通过解耦前向与逆向过程,使逆向生成无需精确匹配前向过程,大幅提升速度和灵活性。实验显示,BiFlow在ImageNet 256×256数据集上取得2.39的FID分数,推理速度较基线提升两个数量级(TPU上快697倍)。此外,BiFlow支持图像修复和编辑任务。论文由三位本科生领衔,包括清华姚班陆伊炀、MIT Qiao Sun及刚入学MIT的王衔邦,均为何恺明指导。

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