Preconditioned Flow Matching：通过预处理优化扩散模型条件数

研究提出 Preconditioned Flow Matching (PFM)，通过预变换目标分布至各向同性空间解决流匹配优化瓶颈。理论证明预处理重塑中间路径并改善条件数，避免梯度下降对高方差方向拟合过快的问题。 实验在 MNIST 及 512x512 高分辨率数据集上显示，PFM 显著提升了 FID、MMD 及精度召回率，且性能增益源于几何结构改善而非参数量增加。