AREX：预训练流匹配模型的仿射残差少步采样

我们提出AREX，一种针对预训练流匹配模型的免训练采样器，使用目标均值与协方差捕捉采样动力学中可解析处理的部分。我们证明，矩匹配高斯目标的速度场是边际速度场的L²最优仿射近似。因此，将所学动力学分解为贯穿整个采样路径、由目标前两阶矩确定的仿射分量，以及神经残差。AREX保留仿射分量并通过显式矩阵值传播子积分，只需对残差数值积分。它不同于仅解析处理各向同性线性动力学的标量指数积分器。在图像和文生图任务中，AREX无需重训底层模型，即可持续改善少步采样的样本保真度。