MintFlow：对预训练流轨迹做最小干预以满足约束

Yesom Park 等人提出 MintFlow，一个免训练的约束采样框架：把约束满足建模为对预训练流匹配轨迹的最小干预，通过最小扰动中间流状态，使其在预训练流场下演化后满足目标约束。该方法给出扰动的闭式解，免去昂贵的迭代优化，并自适应选择干预时刻以平衡扰动幅度与放大效应。据论文报道，在生成视觉和物理系统建模任务上，MintFlow 在约束满足具竞争力的同时，比现有 SOTA 方法更好地保留预训练分布。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。