用归一化流精确建模扩散反向条件,实现4步生成且保留似然
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梯度空间均衡多奖励,单模型同时提升扩散RL所有质量维度
面向少步扩散蒸馏的连续时间分布匹配
👍 27首次把DMD蒸馏从离散时间锚点迁移到连续时间域,无需GAN或奖励模型即可在4步文生图中取得SOTA。
提出解耦生成管线Sparkle,合成14万段高质量视频背景替换数据并发布最大评测基准。
把奖励信号拆解到 rollout 与像素级,对 DMD 蒸馏做时空局部化加权。
首次把测试时 scaling 引入流式视频生成,三机制协同提升长视频时空一致性。
VLM规划+扩散生成,两阶段生成可交互的物理3D资产
让步数蒸馏扩散模型持续学习新概念而保持少步推理能力
京东提出统一多模态模型 JoyAI-Image,以空间智能为枢轴打通理解、生成与编辑。
扩散模型作为通用分割学习器
👍 4把预训练扩散模型改造为统一的语义/开放词汇/跨域分割框架
基于预测式潜空间的视频生成
👍 22提出预测式视频VAE,丢弃未来帧使潜空间捕获运动先验,提升34.42 FVD并加速收敛52%
把扩散时间步张量化,全采样组合空间,加速训练并解锁分级控制推理。
MotionCache 以帧差代理运动,token 级缓存将视频生成加速至 7.26×
串联扩散编辑与Im2Im分布匹配,刷新合成数据CMMD指标。
基于视频扩散先验的统一框架,单模型支持15种像素对齐任务的文本/视频间多模态生成。
双向统一决策树与扩散模型于 GTSM 框架,提出两个表格算法。
扩散模型何时才能学会生成多物体?
👍 7用受控MOSAIC数据集揭示扩散模型多物体失败的根源:场景复杂度与组合泛化
将Fréchet距离直接作为生成器训练损失,只需解耦估计与梯度规模。
用物理属性图+VLM反馈把可控物理合成注入视频扩散模型
ViPO:规模化视觉偏好优化
👍 2提出 Poly-DPO 算法并构建百万级视觉偏好数据集,解决偏好优化难以规模化的问题