ACM MM

Rare Concept Generation via Counterfactual Inference in Diffusion Models

通过扩散模型中的反事实推理生成罕见概念

Zhengyuan Jiang, Haipeng Liu, Meng Wang, Yang Wang

机构 * School of Computer Science and Information Engineering, Hefei University of Technology（合肥工业大学计算机与信息工程学院） 纠错

AI总结 针对扩散模型训练的常识偏差致罕见概念图像生成不佳的问题，提出基于反事实推理的CI-Diff方法，阻断干扰，利用自然直接效应解耦属性，重新设计引导机制，经实验验证该方法优于现有模型。

Comments Comments: 17 pages, 15 figures, to appear at ACM Multimedia 2026

Seeing the End at Step Zero: Accelerating Diffusion MLLMs via MLP Sparsity-Aware Truncation

从零步洞察终点：通过MLP稀疏感知截断加速扩散多模态大语言模型

Qicheng Zhao, Qi Sun, Zheyu Yan

机构 * Zhejiang University（浙江大学） 纠错

AI总结 研究针对扩散多模态大语言模型推理效率受固定长度生成约束影响的问题，提出Seer框架，利用MLP激活稀疏性变化检测有效语义边界，进行冗余截断及采用混合执行策略，实验表明其可加速吞吐量并维持性能甚至提升复杂视觉任务准确性。

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