COFLOW：基于上下文流匹配的视觉生成自适应步数选择方法

COFLOW 是一种推理时自适应方法，根据提示词特征为每次生成选择步数，以在线无监督奖励平衡推理效率与生成保真度。该方法即插即用、无需重训底层生成模型，可推广至图像与视频生成，实现超过 2.5x 加速并保持感知与语义质量。论文还给出标准正则性条件下 O(1/K) 前向欧拉离散化误差界，已被 NeurIPS 2026 接收。