University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）

Highly Efficient Test-Time Scaling for T2I Diffusion Models with Text Embedding Perturbation

面向T2I扩散模型的高效测试时缩放方法：文本嵌入扰动

Hang Xu, Linjiang Huang, Feng Zhao

机构 * MoE Key Lab of BIPC, USTC（信息与通信前沿技术联合实验室，中国科学技术大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） 纠错

AI总结 本文提出文本嵌入扰动方法，通过结合频率引导的噪声调度与空间噪声扰动，提升T2I扩散模型生成质量与多样性，无需额外计算资源。

HybridWorldSim: A Scalable and Controllable High-fidelity Simulator for Autonomous Driving

HybridWorldSim: 一种可扩展且可控的高保真驾驶仿真器

Qiang Li, Yingwenqi Jiang, Tuoxi Li, Duyu Chen, Xiang Feng, Yucheng Ao, Shangyue Liu, Xingchen Yu, Youcheng Cai, Yumeng Liu, Yuexin Ma, Xin Hu, Li Liu, Yu Zhang, Linkun Xu, Bingtao Gao, Xueyuan Wang, Shuchang Zhou, Xianming Liu, Ligang Liu

机构 * XPeng Motors ； ShanghaiTech University（上海科技大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

AI总结 HybridWorldSim通过整合多遍神经重建与生成模型，实现高保真驾驶仿真，提供可扩展且可控的仿真环境及新的多遍数据集MIRROR，推动自动驾驶研究。

Comments Project page: https://hybridworldsim.github.io/

Delta Sampling: Data-Free Knowledge Transfer Across Diffusion Models

Delta Sampling: 数据无源的知识迁移跨扩散模型

Zhidong Gao, Zimeng Pan, Yuhang Yao, Chenyue Xie, Wei Wei

机构 * Shanxi University（山西大学） ； Google Cloud（谷歌云） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

AI总结 Delta Sampling通过推理时利用模型预测差异实现跨不同架构基模型的知识迁移，无需原始训练数据。

LoVoRA: Text-guided and Mask-free Video Object Removal and Addition with Learnable Object-aware Localization

LoVoRA: 基于文本引导和无掩码的视频对象移除与添加方法

Zhihan Xiao, Lin Liu, Yixin Gao, Xiaopeng Zhang, Haoxuan Che, Songping Mai, Qi Tian

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Huawei Inc.（华为公司） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

AI总结 LoVoRA通过可学习的对象感知定位机制实现无掩码的视频对象移除与添加，结合图像到视频转换和光流传播，实现端到端视频编辑。

MemOS: A Memory OS for AI System

MemOS：人工智能系统中的内存操作系统

Zhiyu Li, Chenyang Xi, Chunyu Li, Ding Chen, Boyu Chen, Shichao Song, Simin Niu, Hanyu Wang, Jiawei Yang, Chen Tang, Qingchen Yu, Jihao Zhao, Yezhaohui Wang, Peng Liu, Zehao Lin, Pengyuan Wang, Jiahao Huo, Tianyi Chen, Kai Chen, Kehang Li, Zhen Tao, Huayi Lai, Hao Wu, Bo Tang, Zhengren Wang, Zhaoxin Fan, Ningyu Zhang, Linfeng Zhang, Junchi Yan, Mingchuan Yang, Tong Xu, Wei Xu, Huajun Chen, Haofen Wang, Hongkang Yang, Wentao Zhang, Zhi-Qin John Xu, Siheng Chen, Feiyu Xiong

机构 * MemTensor (Shanghai) Technology Co., Ltd.（MemTensor（上海）科技有限公司） ； Institute for Advanced Algorithms Research, Shanghai（上海先进算法研究所） ； Research Institute of China Telecom（中国电信研究院） ； Tongji University（同济大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Peking University（北京大学） ； Renmin University of China（中国人民大学） ； Beihang University（北航） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

AI总结 MemOS是一种面向人工智能系统的内存操作系统，通过统一管理不同类型的内存资源，提升长上下文推理和持续个性化的能力。

Comments 36 pages, 10 figures, 5 tables