Представлена Normalizing Trajectory Models (NTM): метод генерации с немногими шагами и точной правдоподобием
Исследователи (Jiatao Gu и др.) предлагают Normalizing Trajectory Models (NTM), где каждый обратный шаг моделируется как условный нормализующий поток и обучается с точной вероятностью траектории. NTM объединяет мелкие обратимые блоки на каждом шаге с глубоким параллельным предиктором по траектории, может обучаться с нуля или инициализироваться из pretrained flow-matching моделей, и позволяет самодистилляцию, дающую качественные образцы за четыре шага на задачах text-to-image при сохранении точного правдоподобия траектории.