放弃未来预测目标,直接对当前观测去噪并共训动作,更鲁棒且训练开销减半
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合成数据
以分块独立评分解耦质量监督与时间一致性,RMD在百倍训练时域外仍稳定生成
用语义与几何双流正交表征对齐四个密集预测教师,加速并增强像素扩散训练
视频生成模型的后训练与对齐综述
👍 20首篇系统梳理视频生成后训练与对齐的综述:四族方法、数据基准与开放挑战
冻结语义分支加无约束像素分支双流编码,32×压缩下重建更精、扩散收敛更快
将CFG、少步采样与长上下文纠错一次性蒸馏为可复用LoRA,免训练插拔到54个下游视频模型
按深度分组施加残差预算,融合DINOv3全部24层,rFID降30%且生成不受损。
像素扩散模型的对抗训练
👍 12在预训练像素扩散模型上加判别器后训练,恢复缺失高频细节并全面提质
扩散奖励模型
👍 28用扩散Transformer头直接建模奖励分布,突破标量奖励模型的表达瓶颈
首帧外观锚点加紧凑运动令牌做扩散压缩预训练,运动基准全面领先且算力减半
把DiT残差流从被动求和改为跨层主动检索,镜像路由最多省1.73倍训练步数
用扩散去噪轨迹的分叉时刻当免费距离标签,免人工标注训练出更强感知质量度量
预训练扩散模型融合立体DSM与卫星影像,密集城区高程RMSE从6.00米降至3.45米
用模态锚定与冻结塔交替训练,把音视频联合生成RL解耦为两个条件单模态子问题
用免教师免评论家的表示分布匹配,把少步因果视频后训练成本从176 GPU时降到16
论高维隐空间的扩散可行性
👍 12重建微调的高维表征因维度坍缩使v预测失效,改用x0预测即可高效扩散
用退化图像预测的连续指令向量替代文本提示,单个LoRA统一六项修复任务
首次解析文生视频模型运动规划机制,发现RoPE空间衰减缺陷并以轻量频率缩放修复。
仅在双向扩散模型上训练控制分支,零样本迁移至流式骨干实现15 FPS实时视频编辑
复用模板字体OpenType布局,用扩散模型逐字形改样式,产出九种印度文字的可安装TTF