单模型直接从文本生成语音波形,Seed-en达WER 1.47、SIM 0.75,零外部模块
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模型压缩
系统地将五种扩散模型RL目标适配到少步蒸馏模型,统一代码库对比并给出选型指南
把Tweedie公式从高斯噪声推广到任意吉布斯能量噪声:得分=匹配评分规则在后验处的路径导数。
在统一潜在空间中同时生成几何、外观与部件ID,单图直出可编辑的部件级3D资产
用合成失败三元组训练一步扩散模型修复高斯头像伪影,并把改进蒸馏回3D表示
把多教师能力整合与少步蒸馏合并为单阶段训练,四步模型反超四十步且省约37%算力。
用实例级反思门控与跨轮次奖励记忆,自适应校准多源情感奖励的信任权重
数据-模型-评测三位一体,实现跨镜头一致的长视频编辑,比肩工业前沿
免训练流编辑框架,用RCR与CE轨迹控制破解文本区编辑点火失败,图像内翻译超越训练系统
将三大 3D 任务统一为仅合成指定区域、保留其余的选择性建模范式,无需配对数据。
Wave Forcing:迈向光速的流式视频生成
👍 127用波前流水线并行块级去噪与缓存刷新,每轮前向产出一块视频,动稳兼顾。
让视频模型的时间先验按输入自适应决定距离与变换,统一三类条件图像生成
扩散训练加速伴随残差门控α通道参与度提升,无教师的Radial目标据此改善生成质量
按需看图:证书引导的视觉路由加速扩散视觉语言模型
👍 116免训练的预测一致性证书决定每步是否读图:0.35×FLOPs保住99.6%分数
并行生成多方法候选,用验证记录武装现成VLM判官,无需微调即超越奖励模型。
用反事实渲染数据与VGGT几何流,实现物体插入时物体与场景的双向物理适配
用持久3D轨迹作几何脚手架引导视频扩散,按新相机轨迹重拍单目视频
以参考视图重建的法向转盘为几何条件,实现360°全向主体一致视频生成
知而后绘:视觉生成的新学习范式
👍 3自回归预训练学知识、扩散后训练管渲染,3B模型用6600 H100小时达到GenEval 0.86
以尺度对齐的3D点云引导与几何对齐多视角记忆注意力,实现大角度相机轨迹下的角色一致视频生成