**流匹配模型中的可扩展在线最优传输小批量技术**

_Scaling Online Optimal Transport Minibatches for Flow Matching_

> 研究提出一种可扩展的在线熵最优传输（OT）近似方法，旨在解决流匹配模型在处理高维大数据集时面临的训练稳定性问题。该方法通过在每轮迭代中构建更大规模的源目标耦合，显著降低全随机梯度方差和积分误差，并在基因插值流和图像流训练中验证了其对提升生成性能的有效性。

**来源信息**
- **来源**：HuggingFace Daily Papers（社区热门论文）
- **分类**：论文
- **发布时间**：2026-10-15 08:00（北京时间）
- **原文**：[打开原文](https://huggingface.co/papers/2610.18838)