論文の概要: Flow Straighter and Faster: Efficient One-Step Generative Modeling via MeanFlow on Rectified Trajectories

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.23342v1
• Date: Fri, 28 Nov 2025 16:50:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-01 19:47:55.987031
• Title: Flow Straighter and Faster: Efficient One-Step Generative Modeling via MeanFlow on Rectified Trajectories
• Title（参考訳）: フローストレートと高速化: 整形軌道上の平均流による効率的なワンステップ生成モデリング
• Authors: Xinxi Zhang, Shiwei Tan, Quang Nguyen, Quan Dao, Ligong Han, Xiaoxiao He, Tunyu Zhang, Alen Mrdovic, Dimitris Metaxas,
• Abstract要約: Rectified MeanFlowは、単一のリフローステップのみを使用して、修正された軌道に沿った平均速度場をモデル化するフレームワークである。 64、256、および512の解像度でのImageNetの実験では、Re-MeanFlowは、サンプルの品質とトレーニング効率の両方で、一段階の蒸留法とRectified Flow法を一貫して上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.36205662558203
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Flow-based generative models have recently demonstrated strong performance, yet sampling typically relies on expensive numerical integration of ordinary differential equations (ODEs). Rectified Flow enables one-step sampling by learning nearly straight probability paths, but achieving such straightness requires multiple computationally intensive reflow iterations. MeanFlow achieves one-step generation by directly modeling the average velocity over time; however, when trained on highly curved flows, it suffers from slow convergence and noisy supervision. To address these limitations, we propose Rectified MeanFlow, a framework that models the mean velocity field along the rectified trajectory using only a single reflow step. This eliminates the need for perfectly straightened trajectories while enabling efficient training. Furthermore, we introduce a simple yet effective truncation heuristic that aims to reduce residual curvature and further improve performance. Extensive experiments on ImageNet at 64, 256, and 512 resolutions show that Re-MeanFlow consistently outperforms prior one-step flow distillation and Rectified Flow methods in both sample quality and training efficiency. Code is available at https://github.com/Xinxi-Zhang/Re-MeanFlow.
• Abstract（参考訳）: フローベース生成モデルは近年、強い性能を示すが、サンプリングは通常、通常の微分方程式(ODE)の高価な数値積分に依存している。 Rectified Flowは、ほぼ直線的な確率パスを学習することで、一段階のサンプリングを可能にするが、そのような直線性を達成するには、複数の計算集約的な再フロー反復が必要である。 MeanFlowは,時間とともに平均速度を直接モデル化することで,一段階生成を実現する。 これらの制約に対処するために,1つのリフローステップのみを用いて,修正軌道に沿った平均速度場をモデル化するフレームワークであるRectified MeanFlowを提案する。 これにより、効率的なトレーニングを可能にしながら、完全に直線化された軌道の必要性を排除できる。 さらに,残曲率を低減し,さらに性能を向上させることを目的とした,単純かつ効果的なトラクションヒューリスティックを導入する。 画像Netの64,256,512解像度での広範囲な実験により,Re-MeanFlowは1段階の蒸留法とRectified Flow法を,サンプルの品質とトレーニング効率の両方で一貫して上回っていることがわかった。 コードはhttps://github.com/Xinxi-Zhang/Re-MeanFlowで入手できる。

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