1. Flow Matching 原理介绍Flow Matching（流匹配）是生成模型的范式革命——用确定性ODE替代随机扩散过程，在自动驾驶轨迹预测中实现10倍采样加速和更高生成质量。Flow Matching 是扩散模型的一种变体，相比传统扩散模型有以下优势：更快的采样速度：通常只需 10-50 步就能生成高质量样本更稳定的训练：避免了传统扩散模型中复杂的噪声调度理论基础：基于连续正规化流（Continuous Normalizing Flows）核心思想：Flow Matching 通过学习一个 向量场（vector field） 来直接建模从噪声分布到目标分布的连续变换路径1.1 与扩散模型的本质区别扩散模型：随机加噪过程xt=αˉt⋅x0+(1−αˉt)⋅εx_t = \sqrtᾱ_t · x_0 + \sqrt(1-ᾱ_t) · ε