单一模型同时支持自然语言设计声音与参考音频克隆声音的多模态语音音频生成系统
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用布朗桥桥接+异构蒸馏实现1步200FPS实时说话人头生成。
仅用一张RGB图与指令,从冻结视频扩散中间特征直接读出6-DoF物体轨迹。
0.9B小模型自引导预测未来状态并注入几何监督,登顶LIBERO与LIBERO-Plus
基于流匹配的两阶段图像到网格框架,中位6秒生成紧凑可用的艺术家网格
首个大规模触觉原生世界-动作模型,联合预测视觉、触觉与动作
在VLA预测失败时用RL策略组合式引导动作流,OOD任务成功率最高提升17.3%
πR²:反应式实时流匹配策略
👍 5让大规模VLA流匹配策略实时闭环,重规划提速约4倍,成功率提升最高30%
用高保真手持采集替代遥操作,实现零机器人数据的策略训练与直接部署
面向快速图像与视频生成的并行解码蒸馏
👍 16训练并行解码器,用单次前向同时预测多个去噪步的速度,实现少步、高质、高多样性的扩散与流模型蒸馏。
单一解码器模型实现15种模态间的任意到任意生成
让单条蛋白序列同时适配同一靶点的多种构象或多个不同靶点。
统一扩散Transformer融合动作生成与未来视觉预测,无需大型VLM即可达LIBERO前沿
用VLM预测种子点,再用流匹配生成多本体抓取姿态。
4B 紧凑栈协同设计 tokenizer、骨干与系统,达成原生分辨率文生图与指令编辑的高效折中。
用像素对扭曲流场从图像编辑样本实时生成视频编辑训练数据
统一语言推理与视觉想象,单模型端到端生成具身规划
纯扩散端到端模型,单次生成5分钟多语种歌曲并直接分离人声与伴奏双轨
为每个 token 分配独立的去噪进度时间,连续扩散在高加速比下超越离散方法。
将网格生成拆为顶点流与拓扑流两阶段,化解顶点-拓扑纠缠难题