首个原生吉像素分辨率的全切片病理图像生成模型,自适应调度提速3倍,实现8k文本生图
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自条件化赋予流匹配深度序列推理能力
👍 11自条件化把端点预测变成跨步草稿纸,让流匹配的更多采样步真正转化为更深推理
PixText 在像素空间按组只重绘出错文字区域,四步生成使单图成本低于 1 GPU 秒
冻结LLM当教师,用自适应子目标课程与偏好蒸馏把专用生成器对齐到自然语言科学目标
VITAL:从视觉运动到精确动作
👍 7视觉骨架定主目标、度量残差补精度,一步流匹配生成轨迹,残差RL有界精修
用非空间寄存器与观测流匹配监督抑制空间离群点,并将其浓缩为高效动作条件接口
同一扩散模型在易/难两个噪声水平自评,用相对误差优势自适应重加权样本、噪声间隔与频域权重
以调和延拓为基,学习无量纲残差先验并恢复物理幅度,实现跨几何家族零样本运动补全
简化并改进少步扩散模型的在线策略蒸馏
👍 20纯在线回归蒸馏配训练专用 Pivot 残差与教师排斥项,4 步生成媲美甚至超越多步教师
一个模型同时学世界动力学与动作策略,规划快32倍且接触任务成功率大幅领先
单一固定分辨率3D生成器经推理时由粗到细级联,免逐场景优化重建任意尺度高保真网格
聚合奖励方向加漂移自适应恢复,让扩散RL后训练又快又稳
用低维瓶颈与表征引导目标,让普通Transformer学会真正服务于像素生成的内部表征。
用轻量潜空间自编码器对齐异构生成器的状态与去噪速度,实现冻结模型间无缝轨迹交接
UniWAM:统一世界-动作模型
👍 61融合语言推理、视频生成与动作预测的统一世界-动作模型,并揭示人机共训练缩放律
构建交互配对数据并训练VLM预测时间提示,让插入物体随源视频动作连贯响应
把物体级3D生成器改造成场景生成器:自适应分块、显式2D-3D对应与合成户外数据
解耦时间导数项的MeanFlow改进,让机器人基础模型一步生成动作且性能超多步流匹配
逐样本验证奖励收益是否值得位移代价,100次更新超越数千次更新的RL基线
基于逆向蒸馏的数据遗忘
👍 19把多步扩散/流模型一步蒸馏的同时,用混合分布逆向蒸馏抹除指定遗忘样本