将CoT推理重新表述为迭代去噪过程,通过扩散滑动窗口缓解错误积累
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模型压缩
合成数据
首个引入时空记忆机制的相机控制视频重渲染框架,实现多视图场景的一致性生成
通过低成本微调将预训练视频扩散模型转化为金字塔模型,实现4.5倍FLOPs降低且无质量损失
提出百万级工业缺陷多模态数据集IMDD-1M及扩散模型基座,实现少样本缺陷检测与生成
提出细粒度属性解耦的CPO方法,将扩散模型从粗粒度二元偏好对齐提升到多维、离散、非均衡的专家评价标准
系统研究3D生成模型如何记忆训练数据,并提出减少记忆化的实用策略
通过合并低熵去噪步骤为高熵SDE步骤,提升流模型GRPO训练效率
LTX-2:高效联合音视频基础模型
👍 196首个开源高效音视频联合生成模型
首个支持文本/风格图/首帧三种引导方式的统一视频风格化框架
通过音频-表情扩散模型的个性化重建误差实现自监督人脸伪造检测
通过门控自适应正则化和多样性感知优化,解决扩散模型RL微调中的奖励作弊问题
单一框架统一图像视频生成编辑的多模态扩散模型
首个RL框架实现文本指导物体平移、旋转、缩放
用扩散模型生成密集像素-表面对应,实现高精度多视角人体网格恢复
基于扩散forcing的实时交互式头像生成框架,实现低延迟双向对话模拟
提出两阶段框架D²-Align,通过在奖励嵌入空间学习方向向量来纠正奖励信号,缓解RLHF过程中的多样性坍塌问题
将多模态推理重新定义为图像到图像生成任务,在长时程视觉推理任务上显著超越SOTA MLLMs,实现了高效、可控、并行且可协作的推理范式
离散性在扩散大语言模型中的作用
👍 18分析扩散语言模型的理论框架,揭示连续与离散方法的结构性权衡
按去噪阶段重要性分配大/小模型,实现1.65×加速且保持质量
通过多视图外补而非新视角生成,高效实现稀疏视图3D重建