# 基于流的生成动力学模型

该工作提出 Latent-Foresight，一个端到端框架，联合学习潜在分词器与基于流的生成式动力学模型，显式塑造表征以支持时间可预测性，并通过若干防止潜在坍缩、对齐重建与生成目标的设计选择实现稳定联合优化；实验显示其学到的潜在表征在时间上更连贯，在多个未来场景理解任务与预测时域上持续优于两阶段基线，同时省去独立训练阶段，包括高分辨率适配阶段。

该工作提出 Latent-Foresight，一个端到端框架，联合学习潜在分词器与基于流的生成式动力学模型，显式塑造表征以支持时间可预测性，并通过若干防止潜在坍缩、对齐重建与生成目标的设计选择实现稳定联合优化；实验显示其学到的潜在表征在时间上更连贯，在多个未来场景理解任务与预测时域上持续优于两阶段基线，同时省去独立训练阶段，包括高分辨率适配阶段。