这一研究在学术界引发了广泛关注。有资深研究者坦言："我们耗费数年优化的噪声条件技术，竟可能是冗余设计。这再次印证了科学探索的本质—— 在数 学框架内持续试错，突破认知边界。" 北京时间3月3日上午9点（美西时间3月2日下午5点，美东时间晚上8点），Z Potentials平台将特邀本篇论文的作者团队进行专题直播讲座，敬请期待。 在2025年的今天，AI生图技术已经渗透到生活的方方面面，从游戏到电影工业，从数字考古到广告设计。 传统扩散模型（Diffusion Models）以及新兴的 流匹配（Flow Matching）等方法 ，作为AI生图的主流技术，持续展现惊人的创造力。 三位国际学科竞赛背景的中国MIT大一新生孙启傲（Qiao Sun）、姜志城（Zhicheng Jiang）、赵瀚宏（Hanhong Zhao）以共同一作身份取得研究成果。 讲座中会设置Q&A环节，三位将延伸探讨关于Generative Models和DeepSeek等开源模型 的看法和可能的发展方向。 在多数主流模型架构中，移除噪声条件后模型性能仅出现温和衰减，流匹配模型甚至通常展现出更优表现。更令人瞩目的是，这篇研究设计的新型无噪声 ...