人工智能生成范畴迎来范式突破，何恺明团队最新所提的“漂移模型”会全然改变单步图像生成的局面，这项研究抛开了传统多步迭代的生成途径，把分布演化的关键过程从推理时期转移至训练时期，达成了质量与效率的双重跃升。
研究背景与范式革新
当前占据主流地位的生成模型，像是扩散模型或者流匹配模型这个样子，它的核心原理依靠的是在推理阶段借助求解微分方程来开展多步迭代，这个过程得反复去调用神经网络，致使生成单张具有高分辨率的图像常常需要数百次的计算，严重限制了实时应用的潜力，业界长久以来都在努力致力于压缩推理步骤，不过通常是以牺牲生成质量作为代价的。
何恺明团队在2026年初发表的论文，从根本上对这一范式予以了改变。研究团队提出，生成模型学习的本质在于，建立从简单先验分布至复杂数据分布的映射，并且这一映射的演变，完全能够被整合进神经网络的训练轨迹里。这一视角的转换，为解决单步生成的质量瓶颈，提供了全新的理论框架。
漂移模型的核心机制
漂移模型的关键首要创新之处乃是提出了“漂移”这个概念，在传统模型训练期间，用以减少损失函数并进行参数更新的过程自身欠缺清晰明确的物理意义，然而在漂移模型里，每一回参数更新全均被直接关联到输出样本于特征空间当中所作出的微观位移。
特别来说，研究当中引入了一个函数，这个函数被称作“漂移场”，它对训练进程起作用，并非作用于推理进程。此种场力引领着由模型当下参数所生成的“推移分布”，一步步朝着真实数据分布趋近。培养的最终目的是让漂移场变为零，也就是模型的输出分布与目标分布精准对齐，进而在推理之时不需要任何重复性操作。
关键技术实现路径
为达成上述目标，论文构思了一套基于梯度停止技术的损失函数。此函数并非径直对繁杂的漂移场予以优化，而是把每一步参数更新后所生成的样本新位置视作一个冻结的“锚点”，促使模型预测朝着该锚点靠近。这种方式避开了直接优化场函数的难题，确保了训练的稳定性。
模型不是于原始像素空间开展操作，而是借助像MAE等预训练自监督模型构建起来的高维特征空间来实施分布匹配，在该特征空间里，数据的语义信息更为稠密，这致使分布对齐更为高效，直接促使生成图像的细节保真度以及语义一致性得到提升。
实验性能与基准测试
把研究放在最具权威性的ImageNet 256x256图像生成基准处，展开了全面验证。实验结果表明，漂移模型在仅仅开展单步推理的情形下，获得了1.54的FID分数。这一成绩不但缔造了单步生成模型全新的记录记录，甚至超过了许多需要数百步迭代的传统扩散模型。
需要留意的是，此模型是在潜空间也就是Latent Space里开展评估的，它的高效性从而突显出来。单步生成指的是把传统模型数百次的前向传播计算压缩成为一次，从理论方面来讲能够将图像生成速度提高两个数量级，给高吞吐量的实时应用消除了障碍。
超越图像生成的泛化能力
该研究的价值并非仅仅局限于视觉这一领域，论文更进一步地展现了漂移范式在诸如机器人控制等序列决策任务当中所具备的强大泛化能力，在具身智能实验里，基于漂移原理构建而成的单步决策模型，其控制质量能够与需要历经100步推理的扩散策略模型相媲美。
这一结果证实了，把分布演化压力从推理转变到训练的理念具备普适性 , 它针对解决各类有实时响应需求的生成式决策问题，像自动驾驶、实时模拟等，给出了全新的底层技术方案，有希望极大降低系统延迟以及计算能耗。
行业影响与未来展望
提出漂移模型，标志着生成式AI从那种“迭代求精”朝着“一步到位”的范式转变。它借助重新诠释神经网络训练过程的物理意义，把训练轨迹本身转变为分布演化的动力系统。这不但在工程方面做到了高效单步生成，还在理论层面开辟了有别于微分方程框架的新研究路径。
这件工作在2026年2月初的时候，就在学术社区予以公开了，进而引发了广泛的讨论。它的成功显示出，凭借更为精巧的训练目标设计，能够极大地释放神经网络的内在潜力。在未来，这一范式有希望推动文本、视频、3D内容等各个模态生成技术的效率革命。
你觉得这般“训练换推理”的模式，会率先在哪个行业引发颠覆性的应用变革呢，比如游戏、影视、工业设计、机器人，欢迎在评论区分享你的看法？
