统一VLA框架交错语言规划、视觉预测与动作生成
标签:
全部
强化学习
扩散模型
大语言模型
基准测试
视频生成
LLM智能体
世界模型
视觉语言模型
GRPO
多模态大模型
知识蒸馏
基准评测
具身智能
流匹配
机器人操作
多智能体系统
智能体
LLM Agent
可解释性
图像生成
代码生成
多模态学习
检索增强生成
注意力机制
RLVR
后训练
视频理解
机器人学习
长上下文
多模态
数学推理
图像编辑
VLA
数据合成
多模态大语言模型
推理加速
高效推理
评测基准
自监督学习
工具调用
对比学习
扩散语言模型
视觉-语言-动作模型
参数高效微调
Transformer
工具使用
LoRA
持续学习
LLM评估
自蒸馏
多模态推理
RAG
模仿学习
综述
LLM推理
信息检索
信用分配
在线策略蒸馏
模型压缩
合成数据
提出600万高质量图文对数据集,弥合开源与商用文生图模型的数据鸿沟
将无用的池化文本嵌入变为免费的质量提升器
黎曼流匹配+雅可比正则化,解决扩散Transformer在表征空间收敛失败的几何问题
稳定速度场:从方差视角理解流匹配
👍 3通过方差分析揭示流匹配的双区间结构,提出无偏降方差训练和免微调加速采样
通过耦合配对时间步的速度预测,降低流匹配训练方差并提升采样效率
仅用5秒视频训练,测试时可生成长达30分钟的高质量自回归视频
学习大语言模型激活的生成式元模型
👍 5用扩散模型学习LLM激活分布,作为先验提升引导干预和可解释性
提出分层无姿态记忆压缩器,实现1000帧连续世界模拟
用首帧锚定采样轨迹,免训练稳定自回归长视频生成
自适应一维视频扩散自编码器
👍 5用 Transformer 替代 CNN 做视频压缩,支持自适应长度编码和扩散解码
通过滑动窗口运动提取和梯度复用,实现无训练视频运动转移加速3.4倍
通过深度自适应路由多层LLM特征,提升DiT文生图质量
利用虚拟头实现高效自回归视频扩散
👍 8通过识别并压缩注意力中的虚拟头实现自回归视频扩散模型的无损加速
通过并行粒子探索和轨迹级置信度权重,在推理时提升扩散语言模型生成质量
隐式3D运动表征实现视角解耦的可控人体视频生成
多样性保持的分布匹配蒸馏用于快速视觉合成
👍 45通过角色分离蒸馏,在少步生成中同时保持样本多样性和感知质量
LIVE:长时域交互式视频世界建模
👍 14通过循环一致性目标约束误差累积,实现稳定长时域视频生成
在x-prediction上叠加LPIPS+P-DINO感知损失,像素扩散首次超越潜在扩散
通过时序KV压缩和ANN稀疏注意力实现5-10倍加速的自回归视频生成