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今天的主题是：Unified Continuous Generative Models

Summary

该论文介绍了一个名为 UCGM 的统一框架，旨在整合并提升现有的连续生成模型，包括多步扩散模型、流匹配模型和少步一致性模型。UCGM 包含一个统一的训练器 UCGM-T 和一个统一的采样器 UCGM-S。UCGM-T 能够灵活地训练适用于不同推理场景的模型，而 UCGM-S 不仅能与 UCGM-T 训练的模型无缝协作，还能显著加速和改进预训练模型的采样过程。通过引入训练和采样阶段的自增强技术，UCGM 显著提升了图像生成质量，同时减少了计算成本和对额外指导的依赖，在各种数据集和架构上均达到了或超越了现有技术水平。

原文链接：https://arxiv.org/abs/2505.07447