本研究提出了一个统一框架，解决了连续生成模型的训练与采样方法的统一性问题，并在ImageNet数据集上显著提升了FID值，验证了其有效性。
本研究提出了一个统一框架，解决了连续生成模型的训练与采样方法的统一性问题。
该框架能够同时处理多步骤和少步骤生成方法。
研究验证了框架的有效性，获得了最佳性能。
在ImageNet数据集上，使用统一模型训练和采样实现了显著的FID值改进。
完成下面两步后，将自动完成登录并继续当前操作。
