Rectified Flow 的样本复杂度达到阶最优

研究证明 Rectified Flow 模型的样本复杂度为 Õ(ε⁻²)，优于 Flow Matching 此前最好的 O(ε⁻⁴)，并达到均值估计的最优速率。该分析利用线性路径上平方损失训练带来的局部化 Rademacher 复杂度控制，为 Rectified Flow 单步 Euler 采样即可高质量生成提供了理论解释。