Flow Matching 通过直接学习从噪声到数据的直线 ODE 路径，解决了扩散模型弯曲路径导致采样步数过多的问题。本文从数学直觉出发讲解向量场、ODE 与流的核心概念，并对比 CFM、Rectified Flow、OT路径等关键变体。与普通教程不同的是，本文所有代码均来自 ByteDance Bagel / Flow-GRPO 的真实项目实现，包含 CFG 推理、SDE 采样、GRPO 策略优化等工业级代码讲解。
扩散模型通过逐步加噪与逆向去噪实现从纯噪声到高质量数据的生成，已成为 GAN 之后最强大的生成范式。本文从 DDPM 的数学推导出发，详细讲解正向加噪过程、反向去噪网络以及条件生成方法。同时梳理了扩散模型在自动驾驶场景生成、轨迹规划中的数据增强应用全景。
扩散模型与 Flow Matching 是当前生成式 AI 的两大核心范式。本文从 SDE 与 ODE 的统一视角出发，深入讲解扩散模型的随机微分方程解释、Flow Matching 的向量场学习方法、Rectified Flow 的路径整流机制，揭示扩散是 Flow Matching 的特殊情况。同时总结两者在自动驾驶场景生成与轨迹规划中的应用对比。