[开源]UCGM：统一框架实现连续生成模型的训练与采样

加州大学团队在GitHub开源了UCGM项目，为生成式AI领域带来突破性技术框架。该项目创新性地构建了统一架构，可同时支持多步（如扩散模型）和少步（如流模型）连续生成模型的训练与采样流程。通过数学层面的抽象整合，UCGM解决了当前生成模型领域存在的框架碎片化问题，使研究人员能在统一范式下比较不同生成方法的性能差异。该框架支持概率流ODE、随机微分方程等多种建模方式，其模块化设计还允许灵活扩展新型生成算法。技术文档显示，UCGM已在图像生成等任务中验证了其通用性，未来可能成为评估生成模型的新基准工具。这一开源项目已引发MIT、DeepMind等机构研究人员的关注，其设计理念可能影响下一代生成式AI的开发范式。