PFlow-T：基于持久同调的拓扑控制生成模型
机器学习
2026-05-19 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
当前拓扑感知扩散模型因使用高斯噪声进行损坏，却通过条件旁路通道恢复结构特征而存在架构性不匹配。为此，我们引入PFlow T，这是一种基于持久同调的生成模型，其前向过程完全基于持久同调。在PFlow T中，时间度量的是H1拓扑特征（如孔洞）的消耗，而非高斯噪声注入。这种前向过程根据持久性消除特征。反向网络直接逆转这种结构化损坏，以一步预测干净状态。在MNIST数字零和八的测试中，PFlow T在生成请求的贝蒂数和处理超出分布任务方面显著优于基线模型。PFlow T是首个使用持久同调作为前向过程的生成架构，尽管我们注意到其目前仅限于低分辨率像素空间代理。
引用
@article{arxiv.2605.17555,
title = {PFlow-T: A Persistence-Driven Forward Process for Topology-Controlled Generation},
author = {Snigdha Chandan Khilar},
journal= {arXiv preprint arXiv:2605.17555},
year = {2026}
}