From Euler to Dormand-Prince: ODE Solvers for Flow Matching Generative Models

Diese Forschungsarbeit benchmarkt systematisch vier klassische ODE-Löser (Euler, Expliziter Mittelpunkt, RK4, Dormand-Prince 5(4)) für Flow Matching Generative Modelle, implementiert sie von Grund auf in PyTorch. Sie vergleicht quantitativ deren Effizienz bei Aufgaben von 2D-Verteilungen bis zu MNIST-Ziffern und zeigt, dass RK4 mit 80 Funktionsauswertungen eine Probenqualität erreicht, die mit Euler bei 200 vergleichbar ist, und beobachtet eine starke Versteifung des Jacobi-Eigenwertspektrums nahe t=1.