图像生成

FlowSteer: Guiding Few-Step Image Synthesis with Authentic Trajectories

FlowSteer: 通过真实轨迹引导少步图像合成

Lei Ke, Hubery Yin, Gongye Liu, Zhengyao Lv, Jingcai Guo, Chen Li, Wenhan Luo, Yujiu Yang, Jing Lyu

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； WeChat Vision, Tencent Inc.（腾讯公司微信视觉部门） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） 纠错

专题命中 效率与蒸馏 ：image synthesis(title,comments)；分类 cs.CV

AI总结 FlowSteer通过引导学生沿教师真实生成轨迹提升ReFlow蒸馏效果，解决分布不匹配和优化调度器问题，提升少步图像合成质量。

Comments Few-Step Image Synthesis

L1 Sample Flow for Efficient Visuomotor Learning

L1样本流用于高效视觉-运动学习

Weixi Song, Zhetao Chen, Tao Xu, Xianchao Zeng, Xinyu Zhou, Lixin Yang, Donglin Wang, Cewu Lu, Yong-Lu Li

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Westlake University（西湖大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

专题命中 效率与蒸馏 ：diffusion(abstract)

AI总结 L1流通过结合去噪模型的多模分布捕捉能力与L1回归的高效性，实现高效的视觉-运动学习。