祝贺实验室科研成果发表于 ICLR 2026！

热烈祝贺彭岩松同学！论文《Facm: Flow-anchored consistency models》已发表在 ICLR 2026。

Facm: Flow-anchored consistency models

祝贺彭岩松同学！该论文已发表在 ICLR 2026。

• 作者： Yansong Peng、Kai Zhu、Yu Liu、Pingyu Wu、Hebei Li、Xiaoyan Sun、Feng Wu
• 发表载体： ICLR 2026
• 发表时间： 2026年4月20日
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论文介绍

本文针对连续时间一致性模型（CM）训练不稳定的问题，指出其根源在于捷径目标导致瞬时速度场被灾难性遗忘。为此提出流锚定一致性模型（FACM），以流匹配任务作为动态锚点，并设计扩展时间间隔策略统一优化、解耦两个任务，实现稳定且架构无关的训练。在ImageNet 256×256上，蒸馏LightningDiT模型取得NFE=2时FID 1.32、NFE=1时FID 1.70的SOTA结果；同时提出内存高效的Chain-JVP，将FACM扩展到140亿参数的Wan 2.2模型，加速文本到图像推理至2-8步。