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NTM 提出：少步擴散每步用條件歸一化流，保留精確似然

論文提出 Normalizing Trajectory Models（NTM），把擴散模型的每個反向步建模為表達力強的條件歸一化流，並支援精確似然訓練。擴散取樣通常依賴大量細小的高斯去噪步，壓縮到少數粗粒度轉移時該假設不再成立；此前的少步方法用蒸餾、一致性訓練或對抗目標解決，但都放棄了似然框架。架構上，NTM 在每步內組合淺層可逆塊與深層並行結構。