flow-map

提出了Flow-Map GRPO，一种用于确定性少步流图生成器的在线RL后训练框架，引入了锚定随机流图组合（ASFMC）以在不改变原始模型参数化的情况下实现随机优化。在基于FLUX的MeanFlow和sCM上的实验表明，在基于奖励的、感知的和任务级别的指标上均有改进。

AnyFlow 提出了一种新颖的任意步长视频扩散蒸馏框架，通过流图过渡学习和反向模拟优化完整的 ODE 采样轨迹，在匹配甚至超越基于一致性模型的同时，能够随采样步数预算进行扩展。

提出一种非梯度向量流方法来学习流图，可能旨在改进光流或运动估计任务。