Meta新突破！跨模态生成告别噪声：流匹配实现任意模态无缝流转

Meta与约翰霍普金斯大学联合推出的CrossFlow框架，实现了跨模态生成的重大突破。该框架通过流匹配技术，无需依赖噪声分布或复杂条件机制，即可直接在模态间进行映射，大幅提升了生成效率与灵活性。实验结果表明，CrossFlow在文本到图像生成、图像描述、深度估计等多个任务中表现出色，且训练资源需求仅为DALL-E 2的六分之一，采样速度提升6.62倍。其双向映射特性还支持图像描述等逆向任务，推动了生成式AI从“噪声中创造”迈向“语义间流转”的新阶段。
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