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PathFM:快速生成式多变量轨迹预测
PathFM 用流匹配生成完整未来轨迹,而非仅预测边际分位数,从而刻画未来路径的依赖结构。通过蒸馏到一两步并共享历史注意力缓存,生成多条路径仅需一次分位数查询的时间,在 fev-bench、TIME 及新提出的 fps-bench 上表现有竞争力,并在混沌系统中保持长期变异性。
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PathFM 用流匹配生成完整未来轨迹,而非仅预测边际分位数,从而刻画未来路径的依赖结构。通过蒸馏到一两步并共享历史注意力缓存,生成多条路径仅需一次分位数查询的时间,在 fev-bench、TIME 及新提出的 fps-bench 上表现有竞争力,并在混沌系统中保持长期变异性。
FlowBudget 提出一种免训练的采样预算估计方法,用于流匹配模型。它通过无模拟插值探针估计单步离散误差系数,结合求解器阶数将数值容差映射为所需步数,从而避免传统依赖 FID-NFE 扫描的昂贵预算选择。在 SiT、FlowDCN、Rectified Flow 上验证有效,可降低推理调参成本。