近日，FoD研究团队提出了一种基于均值回归随机微分方程的前向生成建模框架（Forward-Only Diffusion）。该技术突破性地实现了非马尔可夫采样过程，在图像生成任务中以更少的迭代步骤达到业界竞争力水平。传统扩散模型需要双向迭代过程，而FoD通过数学重构使前向传播直接完成数据分布学习，将CIFAR-10的生成步骤从1000步压缩至50步内，FID指标仍保持4.3的优异表现。这种范式革新可能重塑生成式AI的底层架构，为实时图像合成、医学影像重建等场景带来显著效率提升。技术细节显示，其核心创新在于设计了具有记忆效应的SDE系统，通过历史状态累积实现单程建模。