何恺明做的meanflow的模型讲解

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分类专栏： 联邦学习 文章标签： 人工智能 机器学习 深度学习
于 2025-06-16 00:52:28 首次发布
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第一部分：基本含义

MeanFlow 是何恺明团队提出的单步生成建模框架 ，核心是引入平均速度概念改进流匹配方法，能通过单次函数评估，高效完成从先验分布到数据分布的转换，显著提升生成效率，在 ImageNet 256×256 数据集单步生成任务中表现突出，FID 分数达 3.43 ，无需预训练、蒸馏或课程学习，还可自然整合分类器自由引导（CFG）提升生成质量，为生成模型研究和高效数据生成提供新路径，不过训练存在依赖 Flow Matching 条件瞬时速度、计算开销等问题 。

第二部分：参考博客讲解

生成扩散模型漫谈（三十）：从瞬时速度到平均速度 - 科学空间|Scientific Spaces

https://www.toutiao.com/article/75067956

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05-24 414
MeanFlow：一阶段生成模型的开源实现 项目介绍 MeanFlow 是一个基于 PyTorch 的开源项目，它非官方地实现了论文《Mean Flows for One-step Generative Modeling》的算法。该项目建立在 Just-a-DiT 和 EzAudio 这两个现有项目之上，致力于通过创新的生成模型为机器学习领域带来新的突破。 项目技术分析 MeanFlow 的核心是...
何恺明大神团队最新成果： 图像生成SOTA，提升50%
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05-22 52
的单步生成建模框架，通过引入平均速度（average velocity）的概念来改进现有的流匹配方法，并在 ImageNet 256×256 数据集上取得了显著优于以往单步扩散 / 流模型的结果，FID 分数达到 3.43，且无需预训练、蒸馏或课程学习。图 1 中，本文将 MeanFlow 与之前的单步扩散 / 流模型进行了比较，如表 2（左）所示。总体而言，MeanFlow 的表现远超同类：它实现了 3.43 的 FID，与 IMM 的单步结果 7.77 相比，相对提升了 50% 以上。
MeanFlow：何凯明新作，单步去噪图像生成新SOTA
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06-09 1461
这篇文章介绍了MeanFlow，这是一种新型的一步生成模型框架，用于生成建模。与传统的流匹配方法不同，MeanFlow通过引入平均速度的概念来表征流场，而不是使用瞬时速度。平均速度定义为两个时间步长之间的位移与时间间隔的比值，这一定义使得模型能够在单次函数评估中完成从先验分布到数据分布的转换，显著提高了生成效率。文章详细阐述了MeanFlow模型的理论基础，包括平均速度与瞬时速度之间的关系，以及如何通过神经网络训练来近似平均速度场。
何恺明团队新作，MeanFlow：无需预训练、无需蒸馏、不搞课程学习，即可完成生成！
05-23 1229
何恺明团队提出了一种名为MeanFlow的单步图像生成框架，通过引入平均速度的概念来表征流场，显著提升了一步生成模型的性能。MeanFlow框架基于平均速度与瞬时速度之间的恒等式，设计了自洽的神经网络训练机制，无需预训练、蒸馏或课程学习。实验结果表明，在ImageNet 256×256数据集上，MeanFlow通过单次函数评估（1-NFE）实现了3.43的FID值，显著优于现有的一步扩散/流模型，并大幅缩小了一步模型与多步模型之间的性能差距。该研究为生成模型提供了新的理论视角，具有广泛的适用性和可扩展性。
何恺明CVPR 2025讲座！迈向端到端生成模型
3D视觉工坊
06-21 52
何恺明CVPR 2025讲座PPT：《迈向端到端生成模型》。· MeanFlow仍然由迭代流匹配(和扩散)驱动。· 我们还在生成模型的预AlexNet时代吗?· MeanFlow网络扮演两个角色。· 什么是端到端生成建模的良好公式?
何恺明大神新作：大道至简，性能强悍！
深度学习技术前沿
06-17 60
举个例子，对于论文《Barlow twins: Self-supervised learning via redundancy reduction》中定义的损失（它计算一个批次中两个增强视图的归一化表征之间的互协方差矩阵），将 D×D 互协方差记为 Cov，其元素以 (m,n) 为索引。由于不会在一个批次中使用同一图像的多个视图，因此该项始终对应于一个恒定且最小的差异度，例如在ℓ₂ 的情况下为 0，在余弦情况下为 -1。因此，与对比学习不同，它既不需要双视图采样、专门的数据增强，也不需要额外的编码器。
何恺明CVPR 2025报告深度解读：生成模型如何迈向端到端？
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06-29 196
生成模型的技术版图正以惊人的速度扩张——从扩散模型在图像生成领域的统治力，到自回归模型在文本创作中的细腻表达，不同方向的研究如同繁星般点亮了AI生成的浩瀚天空。同样的噪声输入，在不同的生成模型或不同的参数设置下，可能会生成截然不同的样本。他不仅回溯了识别与生成的"硬币双面"关系——一边是数据到语义的抽象流，一边是噪声到实例的具象流，更带来了MeanFlow这把"瑞士军刀"：用平均速度替代复杂积分，让ImageNet生成从250步迭代压缩到1步完成，FID指标直逼传统多步模型的天花板。
CV大牛何恺明正式官宣入职谷歌！
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06-26 33
2021 年 11 月，何恺明以一作身份发表论文《Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners》，提出了一种泛化性能良好的计算机视觉识别模型，同样是刚刚发表就成为了计算机视觉圈的热门话题。一个初入 AI 领域的新人，在探索的过程中看到很多重要研究主要作者都是何恺明，经常会不由得感到惊讶。我们也经常赞叹于何恺明工作的风格：即使是具有开创性的论文，其内容经常也是简明易读的，他会使用最直观的方式解释自己「简单」的想法，不使用 trick，也没有不必要的证明。
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【MATLAB交通流编程】：精通仿真技术，打造高效模型
MATLAB在交通流编程领域具有重要的应用价值，本论文系统地介绍了MATLAB在交通流编程中的应用，从基础编程到仿真环境搭建，再到具体的交通流模型模拟和城市交通网络仿真。本文详细探讨了不同交通场景下的模拟方法，...
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1ncludeSteven
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跨境支付入门～国际支付结算（风控篇）
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RoPE：相对位置编码的旋转革命——原理、演进与大模型应用全景
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