苹果公司近期发布的论文显示，其正探索一条被业界“遗忘”的技术路线——归一化流（Normalizing Flows），以研发AI生图模型。与常见的扩散模型或自回归模型不同，归一化流技术通过数学变换将真实数据转化为结构化噪声，再还原为图像样本，其优势在于能精确计算生成图像的概率，适用于对概率要求较高的任务。

苹果提出的TarFlow模型将大图拆分为“小区块”，逐块生成像素值，避免图像质量损失。为进一步提升分辨率，苹果又推出增强版STARFlow模型，改在“潜空间”生成压缩图像，再通过解码器还原细节，显著提高了效率。此外，STARFlow还优化了文本提示处理，支持调用外部语言模型，使图像生成更专注于细节优化。