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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。

Sahil Goyal, Swayam Agrawal, Gautham Govind Anil, Prateek Jain, Sujoy Paul,... 2026-04-13
参数高效 图像生成 循环Transformer 扩散模型 视频生成

用条件与无条件高斯的线性混合源分布,拉直生成轨迹并显著提升 Rectified Flow 采样效率。

Nazir Nayal, Christopher Wewer, Jan Eric Lenssen 2026-04-13
Flow Matching ODE 求解 Rectified Flow 图像生成 扩散模型加速

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

Teng Li, Ziyuan Huang, Cong Chen, Yangfu Li, Yuanhuiyi Lyu, Dandan Zheng,... 2026-04-09
Vision Transformer 图像生成 扩散模型 自监督学习 视觉 tokenizer

首次提出端到端统一多模态智能体框架,通过Think-Research-Recaption-Generate四阶段流水线实现真实世界的知识密集型图像生成

Shuang Chen, Quanxin Shou, Hangting Chen, Yucheng Zhou, Kaituo Feng, Wenbo... 2026-04-01
世界知识 图像生成 多模态智能体 文本到图像 知识检索增强

无需训练的单图像到城镇规模3D场景生成方法,通过扩展潜在空间和重叠块式流实现高保真度。

Seungwoo Yoon, Jinmo Kim, Jaesik Park 2026-04-01
3D生成 图像生成 场景重建 扩散模型 训练-free方法

首个基于扩散模型的文本到raw图像生成框架,支持任意目标相机

Dongyoung Kim, Junyong Lee, Abhijith Punnappurath, Mahmoud Afifi, Sangmin... 2026-04-01
ISP处理 低层视觉 图像生成 扩散模型 计算机视觉

仅调约102个缩放参数,用进化策略校准 DiT 各模块权重,即可显著提升生成质量并加速推理

Danil Tokhchukov, Aysel Mirzoeva, Andrey Kuznetsov, Konstantin Sobolev 2026-03-27
参数高效微调 图像生成 扩散模型 无梯度优化 模型对齐