「扩散生成模型」共找到 8658 篇相关文章
重磅！谷歌开放世界模型Genie 3试用：AI实时生成可玩世界，人人都能创造“我的世界”
谷歌开放世界模型Genie 3实验性研究原型Project Genie试用，美国18岁以上Google AI Ultra订阅用户可体验，能创建、探索和重混互动世界，不过Genie 3是早期研究模型，有待改进之处。
中山大学梁小丹团队论文：让视频生成从「看起来真实」到「物理上正确」丨CVPR 2026
中山大学梁小丹团队提出《ProPhy: Progressive Physical Alignment for Dynamic World Simulation》，通过分层建模和逐步对齐，引入视觉语言模型作监督，解决视频生成模型物理建模问题，提升物理正确性和视频质量。
扩散模型自引导新范式：直接交换token就能变强！ | CVPR‘26 Oral
上海交大和vivo研究者提出自交换引导（SSG），不依赖文本条件、不加噪声、不改模型，只交换token特征。在多数据集实验中，SSG表现超现有方法。不过，其缺理论支撑、计算开销大。
AI视觉创作总差点意思？中科大等综述500+篇文献，系统分析生成一致性
中国科学技术大学等多机构研究者发表综述，梳理超500篇论文，揭示扩散模型视觉内容合成“一致性危机”，介绍三类一致性关系、加强位置、评估问题，指出未来模型需具备冲突感知等能力。
AI生成的图片正在反向对齐人类的审美？ICML 2026观点论文Spotlight
UBC和Weathon Software研究指出，图像美学对齐削弱艺术表达。开发者用评估模型让图像生成模型产出符合人类审美的图片，但这导致图片同质化，限制艺术多元性，作者还提出六个相关担忧，并做多项测试验证。
蚂蚁集团扩散大语言模型新突破：超800Token/s，速度与质量兼得
蚂蚁集团将LLaDA更新到2.1，通过引入“草稿 - 编辑”机制，打破扩散模型推理速度与质量的对立僵局。它有极速和质量两种模式，还采用混合训练流程及强化学习，在多基准测试中表现出色。
理解、生成、编辑一次搞定：Skywork UniPic 2.0的统一多模态解法｜甲子光年
电商团队常面临创作流程繁琐问题，当前行业需统一架构。昆仑万维发布Skywork UniPic 2.0，整合理解、生成、编辑功能。它参数小性能优，还构建奖励模型，配合其他模型构建体系，具成本等优势。
SVG性能比肩GPT/Claude，腾讯开源3B模型HiVG，让Token「懂几何」
腾讯混元团队开源仅3B参数的HiVG，它是面向SVG生成的层次化分词框架，减少63.8% token数量，多项指标超越GPT-5.2等闭源模型及8B级开源模型，还在人类评测中表现出色。
国产王炸！上海AI Lab开源Lumina-DiMOO，开创多模态理解与生成新范式
上海人工智能实验室等多机构推出多模态生成与理解统一模型Lumina - DiMOO，采用全离散扩散架构。它解决传统多模态架构问题，有全离散扩散建模等四大创新，性能在多基准测试中领先，应用前景广。
上交大 × 华为小艺推出LoPA：7B扩散语言模型单样例1000+ tokens/s！
上海交通大学DENG Lab联合华为小艺团队提出无需训练的解码算法LoPA，配合自研的LoPA - Dist分布式推理系统，显著提升扩散大语言模型（dLLMs）的推理并行度和吞吐量，将推理效率推向新高度。