算法论文8
NUS LV Lab:FeRA打破扩散模型微调静态瓶颈
机器之心
AI 摘要
新加坡国立大学LV Lab颜水成团队联合多机构提出FeRA框架。现有扩散模型微调多为静态,处理复杂信息有瓶颈。FeRA引入频域原理,实现机制对齐,刷新SOTA指标,为复杂任务微调提供新思路。
阅读原文 · 机器之心
NUS LV Lab新作|FeRA:基于「频域能量」动态路由,打破扩散模型微调的静态瓶颈
在大模型时代,参数高效微调(PEFT)已成为迁移大规模扩散模型至下游任务的标准范式。但现有微调方法多采用「静态」策略,忽略扩散生成过程内在规律。新加坡国立大学LV Lab等机构提出FeRA框架,通过频域能量动态路由,实现高效微调。

关注公众号
扫码关注
第一时间收到每日精选
相关文章
算法论文9
扩散新范式Hi-DiT终结路线之争
中科大与智象HiDream.ai团队提出混合潜空间-像素空间扩散新模型Hi-DiT,解决了两类传统扩散路线各自的瓶颈,论文被ECCV 2026接收,在多个主流图像生成任务上取得优异性能,仅小幅增加计算开销。
量子位
算法论文9
ZeroDiff++刷新零样本三项基准
本文介绍发表于IEEE TPAMI 2026的ZeroDiff++模型,是ICLR 2025 ZeroDiff的扩展工作,针对生成式零样本学习的虚假语义关联、分布脱节问题提出新框架,在三项主流基准刷新成绩
量子位
算法论文8
复旦&引望WAM-Diff2让自动驾驶解码提速15.1倍
视觉-语言-动作(VLA)模型是端到端自动驾驶主流技术,但自回归解码架构有瓶颈。复旦大学与引望智能联合提出WAM-Diff2,实现自回归VLA向离散扩散模型迁移,解码加速15.1倍,多任务性能不降。
机器之心
算法论文8
字节团队发现文生图Scaling新变量
ByteDance Seed团队研究发现,文生图模型中自然语言Caption变长,不意味着模型获更多视觉监督,其信息量更能预测训练损失。团队提出Structured Prompt,从两侧提升文本条件,在多任务上取得显著提升。
机器之心