高效样本生成

Inductive Moment Matching (IMM) 是一种新型生成模型，能够在单阶段从零开始训练，实现高效且稳定的样本生成。它利用随机插值器和时间相关的边缘分布，学习一个单步采样器，将分布从时间 t 转换到 s < t。通过最小化不同起始时间导出的时间 s 分布之间的最大平均差异 (MMD)，IMM 保证分布级别的收敛性。在图像生成任务上，IMM 取得了最先进的性能，例如在 ImageNet-256x256 上仅需 8 步推理，FID 达到 1.99。