arXiv · ML· Mingyang Lyu, Yinqian Sun, Gongce Cao, Yuhao Zhang, Lu Jia, Qian Zhang, Bo Wang, Pin Lyu·· 4 小时前AI 评分32
SPT-Flow：连续时间世界模型中的单一积分与多未来
SPT-Flow: One Integration, Many Futures in Continuous-Time World Models
AI 导读
针对连续时间世界模型中随机条件利用不足的问题，提出 SPT-Flow 方法，通过单潜变量采样及多时刻状态匹配优化轨迹生成。 在 LIBERO 基准测试中，经过 30k 优化步训练，SPT-Flow 较 ODEWorld 基线将最佳 10 次 PSNR 提升 2.0 至 2.4 dB，并降低 23% 的平均 LPIPS，推理成本相当。
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