何恺明等降维打击！彻底颠覆AI生图，无需预训练一步到位

何恺明团队提出全新生成模型MeanFlow，通过引入平均速度场概念，彻底跳脱传统训练范式，无需预训练或蒸馏，仅需一次函数评估（1-NFE）即可完成高质量生成。在ImageNet 256×256数据集上，MeanFlow实现3.43的FID分数，相比此前最佳方法性能提升50%-70%。此外，新模型支持无分类器引导（CFG），在采样阶段仍保持单步性能，进一步提升效率与质量。研究团队由来自CMU和MIT的5位作者组成，其中4位为华人学者。
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