One-Step Generation
Deep Learning
Generative Models
1ステップ生成モデルの最前線: Flow Matching から Drifting Models まで
2025〜2026年にかけて、拡散モデルや Flow Matching の多ステップ推論を克服し、1回のネットワーク評価（1-NFE）で高品質な画像を生成する手法が急速に発展している。本シリーズでは、この分野を牽引する4つの論文をキュレートし、Flow Matching の拡張から全く新しいパラダイムまでの技術的進化を追う。
目次
論文一覧
| # | 論文 | 著者 | 日付 | ライセンス |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Mean Flows for One-step Generative Modeling | Geng, Deng, Bai, Kolter, He | 2025-05 | CC BY 4.0 |
| 2 | Transition Matching: Scalable and Flexible Generative Modeling | Shaul, Singer, Gat, Lipman | 2025-06 | CC BY 4.0 |
| 3 | Terminal Velocity Matching | Zhou, Parger, Haque, Song | 2025-11 | CC BY 4.0 |
| 4 | Generative Modeling via Drifting | Deng, Li, Li, Du, He | 2026-02 | CC BY 4.0 |