一步生成ImageNet FID 1.29!斯坦福用Wasserstein 梯度流重写模型|fid|wasserstein|动力学|查尔斯·维利尔斯·斯坦福|梯度|神经网络|粒子_手机网易网
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- 训练时让分布沿最优传输的“下山方向”走，推理时只需一次网络前向。W-Flow把多步演化压进静态生成器，在ImageNet256×256上刷新一步生成指标。论文标题：One-StepGenerativeModelingviaWassersteinGradientFlows论文链接：https://arxiv.