扩散模型中，FlowMatching的训练方式相比于DDPM训练方法有何优势？

在扩散模型中，Flow Matching（FM）相比DDPM（Denoising Diffusion Probabilistic Models）的训练方法具有以下核心优势：

1. 更简单的训练目标 DDPM：通过逐步预测噪声来间接优化数据分布的变分下界（ELBO），需要设计多步的噪声调度策略，训练目标依赖马尔可夫链的分解。 Flow Matching：直接匹配从数据分布到先验分布的概率路径的向量场（如条件流匹配），目标函数更简洁（如回归速度场），无需马尔可夫链假设或噪声预测的中间步骤。 2. 灵活的生成过程与高效采样 DDPM：依赖离散的扩散步骤，生成需要数百至数千步迭代，即使通过改进（如DDIM）加速，仍受限于步数。