minRF是一个开源项目，提供整流流变换器的轻量级实现，适用于深度学习研究。它结合SD3训练方法和LLaMA-DiT架构，包括支持MNIST和CIFAR数据集的基础版本，以及支持ImageNet训练并引入muP技术的高级版本。项目代码结构清晰，便于理解和定制，为研究人员提供了灵活的整流流模型实验环境。

RectifiedFlow是一种新型机器学习方法，通过连接样本间的直线路径并学习ODE模型，建立分布间的传输映射。该方法反复优化ODE轨迹，实现高效的一步生成，在保持多样性的同时提高了FID指标。RectifiedFlow在生成建模和无监督域转移方面具有广泛应用前景，为图像生成和数据处理领域提供了新的解决方案。