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

Este trabalho de pesquisa avalia sistematicamente quatro solucionadores de EDO clássicos (Euler, Ponto Médio Explícito, RK4, Dormand-Prince 5(4)) para modelos generativos de Flow Matching, implementando-os do zero em PyTorch. Ele compara quantitativamente sua eficiência em tarefas que vão de distribuições 2D a dígitos MNIST, mostrando que RK4 com 80 avaliações de função alcança qualidade de amostra comparável ao Euler com 200, e observa o enrijecimento do espectro de autovalores Jacobianos perto de t=1.