通过在感知特征空间监督流匹配,将采样步数从35-50步减少到4-8步且保持质量
Chuyang Zhao, Yifei Song, Hongfa Wang, Jianlong Yuan, Yuan Zhang, Siming Fu,...
2026-07-07
图像生成
少步采样
感知监督
流匹配
生成模型
通过旋转基共享 Lloyd-Max 码本实现数据无关的 DiT 低比特量化,无需校准数据即可跨模态应用
Donghyun Lee, Jitesh Chavan, Duy Nguyen, Sam Huang, Liming Jiang,...
2026-07-06
Transformer
后训练量化
图像生成
扩散模型
视频生成
通过场景图显式丰富稀疏描述,生成语义更丰富的图像
Mahdi Naseri, Jiayan Qiu, Zhou Wang
2026-07-06
图像生成
图神经网络
场景图
条件生成
计算机视觉
通过精确估计MMD和多编码器约束优化,实现一步生成器的SOTA质量
Lan Feng, Wuyang Li, Eloi Zablocki, Matthieu Cord, Alexandre Alahi
2026-07-03
MMD
一步生成
分布匹配
图像生成
表征学习
端到端联合训练VQ tokenizer和AR generator,将ImageNet训练加速10倍
Bin Lin, Zheyuan Liu, Chenguo Lin, Sixiang Chen, Yunyang Ge, Yunlong Lin,...
2026-07-01
向量量化
图像生成
端到端训练
自回归模型
无需训练的高分辨率照片拼图生成框架,通过解耦全局布局和局部瓦片生成实现高效高质量输出
Koorosh Roohi, Javad Rajabi, Andrew Fleet, Babak Taati
2026-07-01
图像生成
多尺度合成
扩散模型
照片拼图
高分辨率生成
MIMFlow通过掩码瓶颈解耦语义建模和像素合成,用128 tokens实现2.50 FID
Yang Chen, Xiaowei Xu, Shuai Wang, Xinwen Zhang, Qiushi Guo, Tiezheng Ge, Limin Wang
2026-06-30
Masked Image Modeling
Normalizing Flow
VAE
图像生成
端到端训练
提出ILLUME-X统一模型,实现高质量N-to-M自由形式交错文本-图像生成
Chonghuinan Wang, Zhikai Chen, Chunwei Wang, Yecong Wan, Junwei Yang, Zhixin...
2026-06-30
Transformer
交错生成
图像生成
多模态学习
文本生成
将RLHF和OPD应用于扩散模型,提升图像生成与编辑质量
Yixian Xu, Kaiyuan Gao, Yuxiang Chen, Yilei Chen, Zecheng Tang, Zihao Liu,...
2026-06-29
Flow Matching
GRPO
RLHF
图像生成
图像编辑
低维中间状态+并行rollout近似,刷新像素空间AR生成SOTA
Jiayi Xu, Di He, Guolin Ke
2026-06-29
像素空间建模
图像生成
自回归生成
训练推理对齐
通过训练时范数约束抑制RL post-training的感知质量退化
Tianlin Pan, Lianyu Pang, Cheng Da, Huan Yang, Changqian Yu, Kun Gai, Wenhan Luo
2026-06-29
图像生成
奖励对齐
强化学习
流匹配
生成模型
通过硬路由和单查询场匹配,实现多能力图像生成模型的统一蒸馏
Wei Zhou, Xiongwei Zhu, Zelin Xu, Bo Dong, Lixue Gong, Yongyuan Liang, Meng...
2026-06-26
Flow Matching
图像生成
图像编辑
多能力组合
知识蒸馏
通过统一智能体框架解决文本到图像生成中的上下文差距问题
Zekai Zhang, Jiahao Li, Jie Zhang, Kaiyuan Gao, Kun Yan, Lihan Jiang,...
2026-06-26
上下文感知
图像生成
多模态智能体
视觉-语言模型
提出统一训练框架NANOGEN和综合基准DIFFUSIONBENCH,揭示ImageNet和文本生成图片性能不相关
Xingjian Leng, Jaskirat Singh, Zhanhao Liang, Ethan Smith, Martin Bell,...
2026-06-24
变换器
图像生成
基准测试
扩散模型
模型评估
通过挖掘社区LoRA构建大规模数据集,实现高质量的风格-内容双重参考图像生成。
Jinghong Lan, Wei Cheng, Yunuo Chen, Ziqi Ye, Peng Xing, Yixiao Fang, Rui...
2026-06-19
LoRA
图像生成
多参考控制
扩散模型
风格迁移
提出判别器引导的强化学习(DRL),在不依赖人类偏好的情况下修正流匹配模型的分布偏差
Nicolas Beltran-Velez, Felix Friedrich, Zhang Xiaofeng, Reyhane...
2026-06-18
图像生成
强化学习
扩散模型
流匹配
生成后训练
用时变2D-DCT低通掩码为像素空间整流流扩散提供无参数输入先验,显式化移动的频率边界。
Weichen Fan, Haiwen Diao, Penghao Wu, Ziwei Liu
2026-06-17
DCT低通滤波
像素空间扩散
图像生成
容量分配
整流流
单一离散视觉 token 实现理解生成统一的自回归框架
Wujian Peng, Lingchen Meng, Yuxuan Cai, Xianwei Zhuang, Yuhuan Yang, Rongyao...
2026-06-17
图像理解
图像生成
多模态学习
自回归模型
视觉 tokenization
首次提出RefGC-SR²任务,利用原始高分辨率参考图联合修复生成伪影并提升分辨率。
Jeahun Sung, Dahyeon Kye, Soo Ye Kim, Jihyong Oh
2026-06-17
参考引导生成
图像生成
扩散模型
超分辨率
用 Noisy ViT 编码器统一视觉空间,解耦扩散解码器与文本解码,实现理解与生成的协同提升。
Shuai Wang, Liang Li, Yang Chen, Ruopeng Gao, Yao Teng, Limin Wang
2026-06-16
图像生成
多模态理解
扩散模型
统一多模态模型
视觉语言模型