基于 Focus-and-Refine 的区域化图像精修,在用户指定区域内恢复细节且严守背景不变。
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循环Transformer+环内自蒸馏,单次训练实现任意时间推理,参数减少4倍。
用稀疏点轨迹的逐步自回归扩散,从单张图像生成上千种物理一致的开集未来预测,比视频生成快几个数量级。
用视觉语言联合推理自动生成相机轨迹,实现精准可控视频生成
利用T2I一致风格映射,构建170K风格/400K内容的1.4M风格配对数据集。
NUMINA 是一个无需训练的文本到视频框架,通过挑选可分实例的注意力头构造可数布局,引导再生过程,使视频中的物体数量与提示数字精确对齐。
用1.13M合成试穿三元组与精确尺寸标签,首次教会VTO模型“衣服合不合身”。
面向可形变物体操作的物理对齐真-仿-真数据合成管线。
用多奖励 Langevin 动力学 + 提示感知自适应策略,在推理时免训练、免反演地引导扩散/流匹配模型
实时单视频驱动的 4D 交互世界模型,24FPS 跑出 SOTA 相机控制。
Sol-RL 用 FP4 探索候选池,BF16 再生成关键样本,加速扩散 RL 4.64×。
首次从 token 空间视角解决深度压缩自编码器的表征坍缩问题
MoRight:做对运动控制
👍 5通过双流架构解耦相机与物体运动,并引入主动-被动因果推理,实现可前向/逆向推理的交互式视频生成。
首个用百万级野外视频原生训练的全身体3D扩散模型
统一框架直接生成人体试穿动画视频,解决身份漂移和服装失真问题
通用多模态蛋白质设计实现化学的DNA编码
👍 25DISCO多模态扩散模型实现蛋白质序列-结构协同设计,无需预定义活性位点即可设计出新酶
提出空间编辑基准+50万条合成数据+16B模型,专攻物体平移/旋转与相机视角控制。
提出解耦运动注入和混合上下文集成,实现高质量组合人-环境视频生成
WAM vs VLA 系统鲁棒性对比研究
提出GateControl框架,通过门控机制在高效线性注意力模型上实现多类型可控图像生成