NeurIPS 2026 论文 ReSFlow 实现离散数据一步生成

研究团队提出 ReSFlow，通过将类别概率映射至球面并整流路径，实现离散数据一步生成。 在二值化 MNIST 数据集上，ReSFlow 一次模型调用的生成质量接近 Statistical Flow Matching 34 次调用的结果。 在 DNA 序列设计任务中，一步采样将生成 1,000 条序列的时间从 67.94 秒缩短至 0.409 秒，该工作已被 NeurIPS 2026 接收。