待验证50% 置信事实精确时间
MintFlow 采用伴随（adjoint）公式推导所需扰动，得到该扰动的闭式表达式
1
来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/10/5
首次发现
来源
涉及实体
相关事实
待验证MintFlow 不改动预训练模型的流场，而是寻找对某个中间流状态的最小扰动，使扰动后的状态在原有流场下演化后满足目标约束70% 相似已验证Stable Diffusion基于潜在扩散模型（Latent Diffusion Model），通过在压缩的潜在空间中进行去噪过程来生成高质量图像58% 相似待验证DALL·E 2和Stable Diffusion均基于扩散模型原理57% 相似待验证MixupMP返回的样本来自一个隐式定义的贝叶斯后验分布57% 相似已验证Midjourney和Stable Diffusion都基于潜在扩散模型（Latent Diffusion Model）57% 相似
引用此条事实
Stable URI
https://kongchang.com/claim/975571API
curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/975571MCP
get_claim(id=975571)