扩散模型之（八）Rectified Flow

Rectified Flow通过将噪声与数据平滑连接的插值过程进行因果化（或整流）来学习作为生成模型的常微分方程（ODE）。该方法天然偏好具有更笔直轨迹的动态特性，因此可实现快速欧拉离散化，并且可通过迭代进一步改善轨迹的笔直度。