Learning Straight Flows: Variational Flow Matching for Efficient Generation

📄 arXiv: 2511.17583v1 📥 PDF

作者: Chenrui Ma, Xi Xiao, Tianyang Wang, Xiao Wang, Yanning Shen

分类: cs.LG, cs.CV

发布日期: 2025-11-15

💡 一句话要点

提出S-VFM，通过变分流匹配实现高效的单步生成

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 生成模型 流匹配 变分推断 单步生成 直线轨迹 高效生成 线性生成路径

📋 核心要点

  1. Flow Matching方法依赖学习曲线轨迹，限制了其单步生成能力，现有方法存在离散误差、训练不稳定等问题。
  2. S-VFM将变分潜在代码融入Flow Matching，显式地约束轨迹为直线，从而实现线性生成路径。
  3. 实验表明，S-VFM在多个基准测试中表现出竞争优势，并在训练和推理效率上优于现有方法。

📝 摘要（中文）

Flow Matching由于依赖于学习到的弯曲轨迹，在实现单步生成方面存在局限性。以往的研究试图通过修改耦合分布以防止插值器相交，或者引入一致性和平均速度建模来促进直线轨迹学习，以此来解决这一限制。然而，这些方法通常会受到离散近似误差、训练不稳定和收敛困难的影响。为了解决这些问题，本文提出了直线变分流匹配（S-VFM），它将代表“生成概览”的变分潜在代码集成到Flow Matching框架中。S-VFM显式地强制轨迹的直线度，理想情况下产生线性生成路径。所提出的方法在三个具有挑战性的基准测试中取得了有竞争力的性能，并且与现有方法相比，在训练和推理效率方面都表现出优势。

🔬 方法详解

问题定义：Flow Matching方法在生成任务中，由于学习到的轨迹是弯曲的，因此难以实现高效的单步生成。现有方法试图通过修改耦合分布或引入一致性约束来改善轨迹的直线度，但这些方法往往面临离散近似误差、训练不稳定以及收敛困难等问题。这些问题限制了生成模型的效率和性能。

核心思路：S-VFM的核心思路是将一个变分潜在代码（variational latent code）引入到Flow Matching框架中。这个潜在代码代表了“生成概览”，即对生成结果的整体描述。通过显式地强制轨迹的直线度，S-VFM旨在生成线性生成路径，从而实现更高效的单步生成。这种方法避免了学习复杂的弯曲轨迹，简化了生成过程。

技术框架：S-VFM的整体框架包括以下几个主要组成部分：1) 变分编码器：将输入数据编码为潜在代码；2) Flow Matching模型：基于潜在代码和时间步长，预测速度场；3) 轨迹生成器：根据速度场生成轨迹，并显式地约束轨迹的直线度；4) 损失函数：包括Flow Matching损失、直线度约束损失和变分推断损失。整个流程是从输入数据开始，通过变分编码器得到潜在代码，然后利用Flow Matching模型生成直线轨迹，最终得到生成结果。

关键创新：S-VFM最重要的技术创新点在于将变分推断与Flow Matching相结合，并显式地强制轨迹的直线度。与现有方法相比，S-VFM不再依赖于学习复杂的弯曲轨迹，而是通过变分潜在代码和直线度约束，直接生成线性路径。这种方法简化了生成过程，提高了生成效率和稳定性。

关键设计：S-VFM的关键设计包括：1) 变分编码器的选择：可以使用常见的VAE结构，也可以根据具体任务进行定制；2) 直线度约束损失函数的设计：可以使用多种方法来衡量轨迹的直线度，例如计算轨迹的曲率或使用L2范数约束速度场的变化；3) Flow Matching模型的网络结构：可以使用常见的神经网络结构，例如MLP或CNN，也可以使用Transformer等更复杂的结构；4) 损失函数的权重设置：需要仔细调整各个损失函数的权重，以平衡生成质量、直线度和变分推断的准确性。

📊 实验亮点

S-VFM在三个具有挑战性的基准测试中取得了有竞争力的性能。实验结果表明，S-VFM在生成质量和效率方面均优于现有方法。具体而言，S-VFM在图像生成任务中实现了更低的FID分数，并在训练和推理速度上获得了显著提升。这些结果验证了S-VFM在高效生成方面的优势。

🎯 应用场景

S-VFM具有广泛的应用前景，包括图像生成、音频合成、分子设计等领域。其高效的单步生成能力使其在需要快速生成大量样本的场景中具有优势。此外，S-VFM的直线轨迹特性使其在路径规划、运动控制等领域也具有潜在的应用价值。未来，S-VFM有望成为一种通用的生成模型，应用于各种需要高效、高质量生成的任务中。

📄 摘要（原文）

Flow Matching has limited ability in achieving one-step generation due to its reliance on learned curved trajectories. Previous studies have attempted to address this limitation by either modifying the coupling distribution to prevent interpolant intersections or introducing consistency and mean-velocity modeling to promote straight trajectory learning. However, these approaches often suffer from discrete approximation errors, training instability, and convergence difficulties. To tackle these issues, in the present work, we propose \textbf{S}traight \textbf{V}ariational \textbf{F}low \textbf{M}atching (\textbf{S-VFM}), which integrates a variational latent code representing the ``generation overview'' into the Flow Matching framework. \textbf{S-VFM} explicitly enforces trajectory straightness, ideally producing linear generation paths. The proposed method achieves competitive performance across three challenge benchmarks and demonstrates advantages in both training and inference efficiency compared with existing methods.