Unverified50% confidenceFactExact time
相比基于分数函数的扩散模型，流匹配训练目标更简洁，轨迹可设计为直线（rectified flow），从而在更少推理步数内完成高质量生成
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9/23/2026
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Unverified扩散模型在全局一致性上表现更好但推理速度较慢，自回归模型以逐帧或逐片段方式生成75% similarUnverified高效的推理引擎能够加速rollout生成，从而缩短RL训练的迭代周期72% similarVerified微调是在通用预训练模型基础上用特定领域数据进行二次训练，使模型能将领域知识内化为参数，推理时无需额外检索步骤，延迟更低71% similarUnverified四步生成背后的技术原理通常来自一致性模型（Consistency Model）或流匹配（Flow Matching）等加速采样范式，通过蒸馏训练让模型在稀疏时间步上准确预测去噪方向71% similarUnverifiedLARA 训练得到的行为在推理阶段可以被加载、移除、混合（blend）或路由（route），模型本身保持冻结不变71% similar
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