COFLOW：流匹配生成自适应步数加速

印度理工学院等机构的研究者 Divya Jyoti Bajpai、Arun Verma、Manjesh Kumar Hanawal 提交论文，提出推理时方法 COFLOW：根据提示词特征为每次生成自适应选择步数，无需重新训练底层生成模型。作者称该方法通过无监督奖励在线训练，在图像和视频生成上实现超过 2.5 倍加速，同时保持感知与语义质量，并给出 O(1/K) 的前向欧拉离散误差界。 该论文已被 NeurIPS 2026 接收。上述加速与质量保持效果均为作者在论文中的说法。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。