图像生成

Flow-Map GRPO: Reinforcement Learning for Few-Step Flow-Map Generators via Anchored Stochastic Composition

Flow-Map GRPO：基于锚定随机组合的少步流映射生成器的强化学习

Zhiqi Li, Wen Zhang, Bo Zhu

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

专题命中 效率与蒸馏 ：text-to-image(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出Flow-Map GRPO框架，通过锚定随机流映射组合（ASFMC）对确定性少步流映射生成器进行随机化，使其适用于强化学习后训练，并在FLUX文本到图像生成器上提升奖励和感知指标。

Comments 31 pages, 29 figures

Visual-OPSD: Cross-Modal On-Policy Self-Distillation for Efficient Unified Multimodal Reasoning

Visual-OPSD：用于高效统一多模态推理的跨模态在策略自蒸馏

Pengyu Li, Zhitao Gao, Lingling Zhang, Muye Huang, Yuanming Li, Fangzhi Xu, Jun Liu

机构 * Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； MOE KLINNS Lab（MOE KLINNS实验室） ； Shaanxi Province Key Laboratory of Big Data Knowledge Engineering（陕西省大数据知识工程重点实验室） ； Sun Yat-sen University（中山大学） 纠错

专题命中 效率与蒸馏 ：diffusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出Visual-OPSD方法，通过跨模态在策略自蒸馏，将多步扩散生成的可视化思维推理能力转移到纯文本学生模型，实现14.3倍加速且性能提升3.40个百分点。

Chorus II: Cross-Request Sparsity Reuse for Efficient Image-to-Video Generation

Chorus II: 跨请求稀疏性重用用于高效图像到视频生成

Hao Liu, Chenghuan Huang, Hao Liu, Xing Cai, Chen Li, Ziyang Ma, Jing Lyu, Nong Xiao, Jiangsu Du

机构 * Sun Yat-sen University（中山大学） ； WeChat HPC, Tencent Inc.（腾讯微信高性能计算） ； WeChat Vision, Tencent Inc.（腾讯微信视觉） 纠错

专题命中 效率与蒸馏 ：diffusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 针对图像到视频生成中计算昂贵的问题，提出跨请求稀疏性重用框架，通过共享稀疏掩码重用避免在线预测，实现2.16倍加速且保持生成质量。

Sol Video Inference Engine: Agent-Native Full-Stack Acceleration Framework for Efficient Video Generation

Sol视频推理引擎：面向高效视频生成的智能原生全栈加速框架

Yitong Li, Junsong Chen, Haopeng Li, Haozhe Liu, Jincheng Yu, Ligeng Zhu, Ping Luo, Song Han, Enze Xie

机构 * NVIDIA Research, Efficient AI Team & Singapore Lab（英伟达研究院高效AI团队及新加坡实验室） ； NVIDIA SANA Team（英伟达SANA团队） ； Codex ； GPT-Image2 纠错

专题命中 效率与蒸馏 ：diffusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出Sol视频推理引擎，通过智能体驱动的缓存、稀疏注意力、令牌剪枝、量化和内核融合五种技术组合，针对具体模型、硬件和配置自动优化，实现视频扩散模型2倍以上加速且保持质量。

Data-Forcing Distillation: Restoring Diversity and Fidelity in Few-Step Video Generation

数据强制蒸馏：恢复少步视频生成中的多样性和保真度

Siyi Chen, Shaowei Liu, Yixuan Jia, Zian Wang, Huan Ling, Qing Qu, Jun Gao

机构 * University of Michigan（密歇根大学） ； NVIDIA（英伟达） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

专题命中 效率与蒸馏 ：diffusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 针对分布匹配蒸馏（DMD）在少步视频生成中出现的模式坍塌和过饱和问题，提出数据强制蒸馏（DFD）框架，通过教师评分差异引导学生接近真实数据分布，仅需一行代码修改即可恢复多样性和保真度。

BAC-JEPA: Label-Efficient Breast Arterial Calcification Segmentation via Synthetic Mammography-Guided Supervision

BAC-JEPA: 通过合成乳腺X线摄影引导的标签高效乳腺动脉钙化分割

Scott Chase Waggener, Lakshman Tamil

机构 * Department of Computer Engineering University of Texas at Dallas Richardson, TX（计算机工程系） 纠错

专题命中 效率与蒸馏 ：image generation(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出BAC-JEPA框架，利用合成动脉钙化图像和自监督视觉Transformer，实现无需像素级人工标注的乳腺动脉钙化分割，在BacSeg数据集上达到AUROC 0.8719。

CoDMD: Copula-aware Distribution Matching Distillation for Fast Video Generation

CoDMD: 基于Copula感知的分布匹配蒸馏用于快速视频生成

Wenhu Zhang, Kun Cheng, Changyuan Wang, Shiyao Li, Yuechen Zhang, Wenbo Li, Jiajun Zha, Jingyi Zhang, Kang Zhao, Jiaya Jia

机构 * HKUST（香港科技大学） ； Wan Team, Alibaba Group（阿里巴巴集团万团队） ； THU（清华大学） ； CUHK（香港中文大学） ； XDU（西安电子科技大学） 纠错

专题命中 效率与蒸馏 ：diffusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 针对视频扩散模型少步蒸馏中分布匹配蒸馏（DMD）的结构缺陷，提出Copula感知的DMD（CoDMD），通过轻量关系正则化器利用分数估计构建样本间和帧间关系矩阵，实现4步生成，速度提升约25倍，VBench得分达84.87。

Structural Assessment for Understanding and Guiding Dataset Distillation in Discrete Token Space

结构评估用于理解和指导离散令牌空间中的数据集蒸馏

Yue Cao, Jianyang Gu, Vyacheslav Kungurtsev, Yu Hu, Jozsef Hamari, Zheng Liu, Mohsen Zardadi

机构 * The University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学） ； The Ohio State University（俄亥俄州立大学） ； Czech Technical University in Prague（布拉格捷克理工大学） ； TerraSense Analytics（TerraSense Analytics公司） 纠错

专题命中 效率与蒸馏 ：diffusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文通过离散视觉分词器分析令牌组成结构，提出结构评分衡量令牌组合充分性，发现平衡的令牌组成提升蒸馏数据集性能，并指导扩散模型的数据集蒸馏。

Comments Accepted to ECCV 2026

CrossFlow: One-Step Generation Across Latent and Pixel Spaces

CrossFlow: 跨潜在空间与像素空间的单步生成

Xiyuan Wang, Xiao Zhang, Yang Li, Ruoxi Jiang, Zhao Zhong, Liefeng Bo, Muhan Zhang

机构 * Institute for Artificial Intelligence, Peking University（北京大学人工智能研究院） ； Tencent（腾讯） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

专题命中 效率与蒸馏 ：diffusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出CrossFlow，一种跨空间流模型，将噪声潜在输入直接映射到像素图像，通过无速度单步目标实现潜在到像素的生成，并替代潜在扩散中的解码器，在ImageNet-1k上达到1.62 FID。

Comments Preprint, Under Review

UniTemp: Unlocking Video Generation in Any Temporal Order via Bidirectional Distillation

UniTemp: 通过双向蒸馏实现任意时间顺序的视频生成

Lin Zhang, Sicheng Mo, Zefan Cai, Jinhong Lin, Zihao Lin, Jiuxiang Gu, Krishna Kumar Singh, Yuheng Li, Yin Li

机构 * University of Wisconsin Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； Adobe Research（Adobe 研究院） ； University of California Los Angeles（加利福尼亚大学洛杉矶分校） ； University of California Davis（加利福尼亚大学戴维斯分校） 纠错

专题命中 效率与蒸馏 ：diffusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出UniTemp框架，通过双向蒸馏训练单个自回归模型，支持任意时间方向（前向、后向、中间插值）的视频生成，解决因果3D VAE在后向生成中的不连续性，提升可控性。

World Model Self-Distillation: Training World Models to Solve General Tasks

世界模型自蒸馏：训练世界模型以解决通用任务

Sebastian Stapf, Pablo Acuaviva Huertos, Aram Davtyan, Paolo Favaro

机构 * Department of Computer Science（计算机科学系） 纠错

专题命中 效率与蒸馏 ：diffusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出结合自蒸馏与强化学习的框架，从预训练视频生成器中提取任务解决能力，无需配对任务视频，在基准测试中超越原始模型。

NSVQ: Mitigating Codebook Collapse by Stabilizing Encoder Drift in Vector Quantization

NSVQ: 通过稳定向量量化中的编码器漂移缓解码本崩溃

Hao Lu, Yongxin Guo, Onur Koyun, Zhengjie Zhu, Abbas Alili, Metin N. Gurcan

机构 * Wake Forest University School of Medicine（维克森林大学医学院） ； Advocate Health（倡导健康） 纠错

专题命中 效率与蒸馏 ：diffusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出NSVQ训练策略，通过非平稳嵌入损失、码本替换和分阶段编码器冻结，缓解大码本VQ中的码本崩溃，在ImageNet-1k上提升重建质量并保持100%码本利用率。

HACK++: Towards More Effective Head-Aware Key-Value Compression for Efficient Visual Autoregressive Modeling

HACK++：面向高效视觉自回归建模的更有效的头部感知键值压缩

Ziran Qin, Yuchen Jiang, Mingbao Lin, Youru Lv, Hang Guo, Wen Fei, Weiyao Lin

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Rakuten（乐天） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 效率与蒸馏 ：text-to-image(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 针对VAR模型跨尺度KV缓存导致的高计算和内存开销，提出无训练头部感知压缩框架HACK++，通过离线分类头部类型和自适应预算分配，在极低缓存预算下保持近无损生成。

PETA:Parameter-Efficient Test-Time Adaptation for Virtual Screening

PETA：用于虚拟筛选的参数高效测试时自适应方法

Jia-Qi Lin, Yinghua Yao, Chang-Dong Wang, Yew-Soon Ong, Yuangang Pan

专题命中 效率与蒸馏 ：diffusion(abstract)

AI总结 本研究提出参数高效测试时自适应框架PETA，仅更新预训练虚拟筛选模型约0.03%的LayerNorm参数，在测试时通过构建特定负样本等方式自适应，性能优于预训练及全重训练基线。

Physics-Informed Neural Networks as Fast Surrogate Models for Electrochemical Flow Reactors

用于电化学流动反应器快速替代模型的物理信息神经网络

Eric Fernández-García, Miguel Modestino, Sergio Maldonado

专题命中 效率与蒸馏 ：diffusion(abstract)

AI总结 本研究提出物理信息神经网络（PINN），将其作为电化学流动反应器的快速替代模型，经验证精度高、速度快，为低计算成本的数字孪生建模提供基础。

JANUS: A Multi-modal Foundation Neural Sampler for Disordered Materials

JANUS：面向无序材料的多模态基础神经采样器

Denis Blessing, Mouyang Cheng, Maximilian Schebek, Jutta Rogal, Mingda Li, Carles Domingo-Enrich, Yuanqi Du

专题命中 效率与蒸馏 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究人员开发JANUS多模态神经采样器，用于无序材料的热力学采样，其以远少于传统方法的能量评估次数重现平衡性质，可用于合金逆设计及半导体缺陷探索，为相关研究提供了基础。

Constraining Cosmic-Ray Acceleration and Escape in Middle-Aged Supernova Remnants with GeV-TeV Gamma-Ray Observations

利用GeV-TeV伽马射线观测约束中年超新星遗迹中的宇宙射线加速与逃逸

Siyu Chen, Bing Theodore Zhang, Yi Xing, Siming Liu

专题命中 效率与蒸馏 ：diffusion(abstract)

AI总结 本研究通过对四个中年超新星遗迹的伽马射线辐射开展时变研究，结合多望远镜观测，约束了宇宙射线加速与逃逸参数，揭示逃逸宇宙射线对其甚高能辐射及中微子通量的重要影响。

Comments 11 pages, 11 figures

Sharp hypocoercive convergence estimates for underdamped Langevin dynamics with specular reflection

Hengrong Du, Qi Feng, Lingjiong Zhu

专题命中 效率与蒸馏 ：diffusion(abstract)

Comments 32 pages

Post-training Quantization for Hybrid Iterative Generative Models

混合迭代生成模型的训练后量化

Jing Gao, Junyi Wu, Wei Wang, Yan Yan, Yao Zhao

机构 * Institute of Information Science, Beijing Jiaotong University（北京交通大学信息科学研究所） ； University of Illinois Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校） 纠错

专题命中 效率与蒸馏 ：diffusion(abstract)

AI总结 针对混合迭代生成模型训练后量化易引发模型崩溃的问题，提出HyGenQ框架，通过分层聚类解耦与缩放重校准，成功将其量化至8位精度且性能优于现有方法。

DEFT: Data-Efficient Frequency-domain Top-k Sampling via Inverse Discrete Fourier Transform for Spatiotemporal Dynamical Systems Modeling

DEFT：用于时空动力系统建模的、基于逆离散傅里叶变换的数据高效频域Top-k采样方法

Hengbo Xiao, Jiale Liu, Jiahao Song, Guannan He

机构 * Peking University（北京大学） 纠错

专题命中 效率与蒸馏 ：diffusion(abstract)

AI总结 DEFT是一种频域数据采样方法，通过逆离散傅里叶变换生成物理一致的训练数据，可减少数据需求且提升泛化能力，在多个PDE及电池退化系统建模任务中表现优异。

Generator-Guided Inverse Sampling for Lévy-Driven Generative Models

用于Lévy驱动生成模型的生成器引导逆采样

Tianfu Qi, Jun Wang, Jun Zhang

机构 * University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

专题命中 效率与蒸馏 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文针对Lévy驱动生成模型的非局域反向过程挑战，提出生成器引导的结构化逆采样器，将动力学分解为三类分量，结合神经网络与解析分布实现高效采样，在OFDM-SISO信道估计中表现出稳健性能与良好权衡。

CuteTTS: Efficient and High-Quality Speech Synthesis via Autoregressive Modeling of Continuous Latents

CuteTTS：基于连续隐变量自回归建模的高效高保真语音合成

Yuqian Zhang, Yao Shi, Kexin Huang, Botian Jiang, Zhe Xu, Yiwei Zhao, Min Liang, Shuang Chen, Xipeng Qiu

机构 * Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； OPPO AI Center（OPPO人工智能中心） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

专题命中 效率与蒸馏 ：diffusion(abstract)

AI总结 CuteTTS是结合语义对齐因果VAE隐变量等的连续自回归TTS系统，经引导步蒸馏后，在保持相当质量的同时降低了延迟，实现了高保真与低延迟的平衡。

Comments 20 pages, 6 figures, 10 tables. Technical report

Understanding Security and Privacy Perceptions of Content Creators Regarding AI Labels of AI-Generated Content

理解内容创作者对AI生成内容的AI标签的安全与隐私认知

Shuning Zhang, Hui Wang, Rongjun Ma, Xin Yi, Kanye Ye Wang, Robert Xiao, Hewu Li

专题命中 效率与蒸馏 ：image generation(abstract)

AI总结 本文通过对21位AIGC创作者访谈及多平台图像测试，揭示创作者对AI标签的认知偏差与规避行为，提出应开发适配创作者动机的隐式AI标签。

Leveraging generative models to assist Monte Carlo sampling

利用生成模型辅助蒙特卡洛采样

Marylou Gabrié

专题命中 效率与蒸馏 ：diffusion(abstract)

AI总结 本教程综述介绍了机器学习与计算统计物理交叉领域的新范式——用生成模型辅助蒙特卡洛采样，探讨相关方法方向及优劣势，为相关领域研究者提供入门基础。

Sampling and Optimization meet Enhanced Flows

采样与优化方法结合增强流

Yuan Gao, Siming He, Eitan Tadmor

专题命中 效率与蒸馏 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文针对采样与优化中核心的Gibbs概率测度计算问题，引入带增强耗散的输运-扩散动力学，设计了对应的采样数值算法与粒子系统。

Kastor: An efficient fine-tuning strategy for generative emulation of PDE simulations

Kastor：一种用于生成式模拟偏微分方程（PDE）仿真的高效微调策略

Guillaume Couairon, Alexis Jacq, Yu-Han Wu, Renu Singh, Yana Hasson, Quentin Berthet, Romuald Elie

专题命中 效率与蒸馏 ：diffusion(abstract)

AI总结 本研究提出Kastor微调策略，通过两阶段推理、均值预测正则化等方法改进物理基础模型，在The Well数据集上实现比Walrus更优的PDE仿真性能，降低预测误差并提升效率。

Comments 34 pages, 32 figures

Exact simulation of diffusions and improved algorithms for log-concave sampling

扩散过程的精确模拟及对数凹采样的改进算法

Fan Chen, Sinho Chewi, Alexander Rakhlin, Matthew S. Zhang

专题命中 效率与蒸馏 ：diffusion(abstract)

AI总结 该研究基于Girsanov定理的密度比无偏估计量，提出改进的扩散精确模拟及对数凹采样算法，优化了采样复杂度与维度依赖关系，还给出相关应用。

Operationally Feasible Synthetic Power-Grid Scenarios via Learning the AC-Operable Joint Distribution

通过学习交流（AC）可运行联合分布实现可操作的合成电网场景

Chenhan Xiao, Xinyu He, Haoran Li, Hanghang Tong, Yang Weng

专题命中 效率与蒸馏 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出感知可行性的分层扩散分布学习框架，学习电网拓扑、参数与负荷的交流可操作联合分布，生成的合成电网场景可行性与鲁棒性显著提升，且消除了优化后处理。

Comments 10 pages, 10 figures, journal submission

iSMART: An Iterative Sampling-and-Regression Technique for Solving Martingale-Based PDEs

iSMART：一种求解基于鞅的偏微分方程的迭代采样-回归技术

Tiejun Li, Xiaoguang Li, Fugui Ma

专题命中 效率与蒸馏 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究针对高维基于鞅的PDE，提出iSMART迭代采样-回归技术，通过停止梯度等方法规避对抗优化，引入冻结-补偿技术优化HJB方程收敛性，经多类高维数值实验验证其准确性、效率与鲁棒性。

Comments 32 pages, 9 figures, 4 tables

DexDirect: Direct Kinesthetic Arm Guidance for Efficient Dexterous Demonstration Collection

DexDirect：用于高效灵巧演示采集的直接运动学手臂引导

Beom Jun Kim, Shiu-Jen Wang, Jonathan Liu, Alvin Zhu, Quanyou Wang, Hanzhang Fang, Feng Xu, Mingzhang Zhu, Yuchen Cui, Dennis W. Hong

机构 * UCLA（加利福尼亚大学洛杉矶分校） 纠错

专题命中 效率与蒸馏 ：diffusion(abstract)

AI总结 该研究提出DexDirect方法，结合直接运动学手臂引导与视觉手部重定向，采集灵巧操作演示的效率更高、认知负荷更低，训练的扩散策略在立方体抓取任务上达到90%成功率。

Comments 8pages, 6 figures