Blockwise Flow Matching: Improving Flow Matching Models For Efficient High-Quality Generation

📄 arXiv: 2510.21167v1 📥 PDF

作者: Dogyun Park, Taehoon Lee, Minseok Joo, Hyunwoo J. Kim

分类: cs.CV

发布日期: 2025-10-24

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出Blockwise Flow Matching，提升Flow Matching模型生成效率和质量。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: Flow Matching 生成模型 图像生成 推理加速 分块建模 语义特征引导 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有Flow Matching模型使用单一大型网络，难以兼顾不同时间步的信号特征，且推理成本高昂。
  2. BFM将生成轨迹分段，用小型专业网络建模，提升推理效率和生成质量，并引入语义特征引导。
  3. 实验表明，BFM在ImageNet 256x256上实现了更优的Pareto前沿，推理速度提升2.1到4.9倍。

📝 摘要（中文）

Flow Matching模型在多个领域的数据生成方面取得了显著进展。然而，现有方法通常使用单个大型网络学习从噪声到数据的整个生成轨迹，难以同时捕捉不同时间步长的信号特征，并且由于需要迭代评估整个模型而导致推理成本高昂。为了解决这些限制，本文提出了Blockwise Flow Matching (BFM)，该框架将生成轨迹划分为多个时间段，每个时间段由更小但更专业的速度块建模。这种分块设计使每个块能够有效地专注于其指定的时间间隔，从而提高推理效率和样本质量。为了进一步提高生成保真度，本文引入了语义特征引导模块，该模块显式地将速度块与和预训练表示对齐的语义特征相关联。此外，本文提出了一种轻量级的特征残差近似策略，该策略在显著降低推理成本的同时保持了语义质量。在ImageNet 256x256上的大量实验表明，BFM在现有Flow Matching方法上建立了显著改进的Pareto前沿，在可比的生成性能下实现了2.1倍至4.9倍的推理加速。

🔬 方法详解

问题定义：Flow Matching模型在高质量数据生成中表现出色，但现有方法使用单个大型网络处理整个生成过程，导致两个主要问题：一是难以捕捉不同时间步长的独特信号特征；二是由于需要迭代评估整个模型，推理成本很高。因此，需要一种更高效且能更好捕捉时间步长特征的Flow Matching模型。

核心思路：BFM的核心思想是将连续的生成轨迹分割成多个离散的块（Block），每个块由一个专门的小型网络（速度块）负责。通过这种分而治之的方式，每个速度块可以专注于特定时间段内的信号特征，从而提高模型的整体表达能力和推理效率。同时，引入语义特征引导，利用预训练模型的知识来提升生成质量。

技术框架：BFM的整体框架包括以下几个主要组成部分：1) 轨迹分块：将连续的生成轨迹划分为多个时间段。2) 速度块：每个时间段对应一个小型神经网络，用于学习该时间段内的速度场。3) 语义特征引导模块：利用预训练模型提取的语义特征，引导速度块的学习，提升生成样本的语义一致性。4) 特征残差近似策略：为了降低推理成本，采用轻量级的特征残差近似方法，在保持语义质量的同时减少计算量。

关键创新：BFM的关键创新在于其分块建模的思想和语义特征引导机制。与传统的Flow Matching模型使用单个大型网络不同，BFM将生成过程分解为多个独立的子任务，每个子任务由一个专门的网络负责，从而提高了模型的效率和表达能力。语义特征引导则利用了预训练模型的知识，进一步提升了生成样本的质量。

关键设计：在具体实现上，轨迹分块的数量和每个速度块的网络结构是重要的设计参数。论文中可能探讨了不同分块数量和网络结构对性能的影响。语义特征引导模块的具体实现方式，例如如何将语义特征融入到速度块的输入中，也是一个关键的设计细节。此外，特征残差近似策略的具体实现，例如使用何种近似方法以及如何平衡计算量和语义质量，也是重要的技术细节。

📊 实验亮点

实验结果表明，BFM在ImageNet 256x256数据集上取得了显著的性能提升。与现有的Flow Matching方法相比，BFM在可比的生成性能下实现了2.1倍至4.9倍的推理加速，并在生成质量和推理效率之间取得了更好的平衡。这些结果证明了BFM在高效高质量数据生成方面的优势。

🎯 应用场景

Blockwise Flow Matching具有广泛的应用前景，包括图像生成、视频生成、音频合成等领域。其高效的推理能力使其在资源受限的设备上部署成为可能。此外，该方法还可以应用于数据增强、图像修复等任务，为相关领域的研究和应用提供新的思路。

📄 摘要（原文）

Recently, Flow Matching models have pushed the boundaries of high-fidelity data generation across a wide range of domains. It typically employs a single large network to learn the entire generative trajectory from noise to data. Despite their effectiveness, this design struggles to capture distinct signal characteristics across timesteps simultaneously and incurs substantial inference costs due to the iterative evaluation of the entire model. To address these limitations, we propose Blockwise Flow Matching (BFM), a novel framework that partitions the generative trajectory into multiple temporal segments, each modeled by smaller but specialized velocity blocks. This blockwise design enables each block to specialize effectively in its designated interval, improving inference efficiency and sample quality. To further enhance generation fidelity, we introduce a Semantic Feature Guidance module that explicitly conditions velocity blocks on semantically rich features aligned with pretrained representations. Additionally, we propose a lightweight Feature Residual Approximation strategy that preserves semantic quality while significantly reducing inference cost. Extensive experiments on ImageNet 256x256 demonstrate that BFM establishes a substantially improved Pareto frontier over existing Flow Matching methods, achieving 2.1x to 4.9x accelerations in inference complexity at comparable generation performance. Code is available at https://github.com/mlvlab/BFM.