通过层次化任务语义注入MoE路由,解决统一图像生成编辑中的任务干扰问题
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合成数据
通过语义解耦表征对齐增强潜在扩散模型
👍 17语义解耦VAE取代浅层对齐,ImageNet 256×256 FID达1.21
多尺度局部推测解码用于图像生成
👍 4多尺度推测解码加速自回归图像生成,实现5倍提速且质量不降
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
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
在 1D 视觉 tokenizer 中引入层次残差设计,显著提升 AR 图像生成效率和质量
通过解耦的Thinker-Generator架构和两阶段强化学习,显著提升图像生成的推理能力
统一自回归Transformer通过next-scale预测实现高效多模态理解与生成