arXiv cs.LG· Zhengyan Huan, Peter Y. Lu, Shuchin Aeron·· 7 小时前AI 评分24
Primal-Dual Flow Matching：面向样本级约束生成的新方法
Primal-Dual Flow Matching for Sample-Wise Constrained Generation
AI 导读
研究者提出 Primal-Dual Flow Matching（PDFM），在流匹配参数化下实现样本级约束生成，可直接控制约束满足率，且仅需二元成员预言机反馈，无需可微距离、投影或约束集凸性等特殊结构。该方法在保持分布保真度的同时，约束满足率优于原生流匹配，并与约束感知基线表现相当。论文已被 NeurIPS 2026 接收，代码已开源。
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