整流流

整流流是一种先进的生成式建模技术，它通过学习将简单易采样的噪声分布映射到复杂数据分布，采用直线轨迹实现这一过程。作为传统生成框架的高效替代方案，整流流通过求解常微分方程（ODEs）运作，将数据点从纯噪声直接传输至目标图像、音频或视频。 由于这些路径经过训练力求尽可能平直，模型生成高质量输出所需的步骤显著减少，从而大幅降低推理过程中的计算开销。

整流流与扩散模型

尽管这两种技术都属于生成式人工智能的范畴，但修正流模型解决了标准扩散模型中存在的核心低效问题。扩散模型通常在噪声分布与最终数据之间构建一条曲折的噪声路径，需要数十甚至数百次迭代去噪步骤才能生成清晰输出。 相较之下，Rectified Flow通过显式优化传输路径使其趋于直线。这种"直线化"使模型能够在不损失精度的条件下大幅增加迭代步长，仅需少量迭代即可实现高保真生成。

实际应用

整流流的效率与稳定性使其成为现代计算机视觉与媒体生成管道的基石。

• 高保真合成数据生成：机构利用修正流模型快速生成海量多样化的计算机视觉数据集。此类合成数据可模拟罕见边缘案例，这对训练稳健的物体检测架构至关重要，同时避免了人工数据采集的高昂成本。
• 先进文本转图像系统：包括Google DeepMind和OpenAI在内的顶尖人工智能研究机构，正日益深入探索直通路径生成技术。这些模型驱动着面向消费者的高速图像与视频生成工具，其中低推理延迟对流畅用户体验至关重要。

增强计算机视觉工作流程

在实际应用中，由Rectified Flow模型生成的优质合成图像常被用于预训练或微调下游视觉模型。例如，开发者可生成针对性制造缺陷图像，并Ultralytics 在云端轻松完成新数据的标注。 标注完成后，该数据集可用于训练Ultralytics 模型，实现高精度实时目标检测。

以下是一个简洁示例，演示如何使用 在自定义数据集（可包含通过Rectified Flow生成的合成数据）上训练YOLO26模型。 ultralytics 包装

from ultralytics import YOLO

# Load the latest state-of-the-art YOLO26 model
model = YOLO("yolo26n.pt")

# Train the model on your synthetic/real dataset mix
results = model.train(data="custom_synthetic_data.yaml", epochs=50, imgsz=640)

# Export the trained model to ONNX for fast deployment
model.export(format="onnx")

通过弥合高效生成模型与YOLO26等强大判别工具之间的鸿沟，机器学习从业者能够构建高度弹性的人工智能系统。无论是评估模型性能指标，还是通过TensorRT将模型导出至边缘设备， TensorRT，合成数据与尖端检测技术的结合能加速计算机视觉项目的推进，确保模型兼具超高精度与极致速度。