流形 Flow Matching 的相容似然

研究者提出一种用于流形 Flow Matching 的相容似然目标，解决现有黎曼扩展在非欧流形上将样本推离数据分布的缺陷。该目标基于端点指数族构建且仅支持可行速度，在常曲率流形上通过重加权损失分别处理流速与方向误差。实验表明，该方法在高维积环面与人体姿态数据上优于既有工作，并在球面 4 个地理空间基准中的 2 个上显著改善 NLL。