扩散模型

【arXiv 2025】开源视频生成大模型 Wan 2.1｜从视频生成开源基座视角本文解读 arXiv 2025 论文《Wan: Open and Advanced Large-Scale Video Generative Models》。该论文提出Wan 2.1 开源视频生成大模型，通过融合DiT 架构、Flow Matching 训练与Wan-VAE 时空压缩，以 14B 旗舰 + 1.3B 消费级双规模覆盖 8 大生成任务，其特别之处在于全栈开源（代码 + 权重 + 数据管线 + 评测工具）并首个支持视频内中英双语文字生成。实验表明 Wan 14B 在 VBench 总分 86.

【RSS 2025】统一世界模型：耦合视频与动作扩散的机器人预训练｜从扩散时间步设计视角本文解读 RSS 2025 论文《Unified World Models: Coupling Video and Action Diffusion for Pretraining on Large Robotic Datasets》。该论文提出统一世界模型（UWM），通过融合动作扩散、未来观测视频扩散与独立扩散时间步设计，让同一个扩散 Transformer 同时充当策略、前向动力学、逆动力学与视频预测四种模型，其特别之处在于用噪声水平统一了 conditioning 与 marginalization

科研小刘带你玩学术

【学术干货】CVPR论文解析：扩散模型如何推动生成式人工智能进入新时代？近年来，生成式人工智能快速发展。从AI绘画工具到文本生成视频系统，扩散模型（Diffusion Model）已经成为生成式AI领域的重要技术基础。

DCDA：双评判器扩散对齐，开放天气LiDAR-4D雷达融合3D检测泛化新范式🔥 本文定位：CSDN 原创干货 | 南京航空航天大学开放天气鲁棒 3D 检测新范式🎯 核心收益：一次性解决"训练天气有限→测试天气无限"的开放世界泛化难题！基于双评判器引导扩散对齐（DCDA），将退化 LiDAR 特征恢复到干净流形，检测引导评判器 + 天气对抗评判器双重约束，无需天气标签/配对数据即可泛化到未见天气类型和严重程度，LiDAR-4D Radar 融合 3D 检测全面超越 L4DR 和 V2X-R 基线，完美适配开放世界自动驾驶

融合深度学习与传统方法的电阻抗成像各种计算框架摘要：电阻抗层析成像（Electrical Impedance Tomography, EIT）是一种非侵入式成像技术，具有无辐射、高时间分辨率等优势，但其图像重建过程面临严重的非线性与病态性挑战。特别是在数据受限（Limited Data）的场景下，如 2023 年 Kuopio 断层扫描挑战赛（KTC 2023），传统算法往往难以获得高分辨率图像。本文介绍了一套通用的开源 EIT 重建框架，该框架集成了经典的 Tikhonov 正则化方法、基于卷积神经网络（CNN/UNet）的深度学习方法以及最前沿的

【三维重建】ArtiFixer：自回归扩散增强与扩展3DGS（NVIDIA）图1. ArtiFixer高效且可扩展地增强3DGS结果。给定初始重建结果、可选的参考视图及文本提示，该工具可通过自回归方法生成新的内容，同时保持与现有观测数据的高度一致性。ArtiFixer可在单次推理过程中直接生成数百个新视图，或作为伪监督数据用于优化底层三维重建效果。

机器学习之心

扩散模型遇上 Transformer-GRU：小样本场景下的回归预测新范式当训练数据不足 200 条时，如何训练出一个测试 R² 接近 0.9 的回归模型？本文记录了一种将扩散模型（Diffusion Model）与 Transformer-GRU 混合架构相结合的技术方案，在仅有 178 条原始训练样本的条件下，通过合成数据增强与序列化建模，实现了优异的回归预测效果。

这张生成的图像能检测吗

（论文速读）REF-DDPM：一种新的基于DDPM的不平衡滚动轴承故障诊断数据增强方法论文题目：ReF-DDPM: A novel DDPM-based data augmentation method for imbalanced rolling bearing fault diagnosis（一种新的基于DDPM的不平衡滚动轴承故障诊断数据增强方法）

LightningDiT----重建与生成：在潜在扩散模型中驯服优化困境论文标题Reconstruction vs. Generation: Taming Optimization Dilemma in Latent Diffusion Models

NWM----导航世界模型论文标题Navigation World Models作者Amir Bar, Gaoyue Zhou, Danny Tran, Trevor Darrell, Yann LeCun

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学术干货｜DDT：解耦扩散Transformer实现高效高质量图像生成扩散模型（Diffusion Models）作为当前生成式AI领域最具影响力的技术范式之一，自2020年提出以来便以惊人的速度发展演进。与传统的生成对抗网络（GAN）和自回归模型（AR）相比，扩散模型在生成质量、多样性和训练稳定性方面展现出显著优势，已成为图像生成、视频合成、3D建模等任务的主流选择。然而，扩散模型也面临着严峻的计算效率挑战。以经典的DDPM（Denoising Diffusion Probabilistic Models）为例，模型需要在推理阶段执行多达数百甚至上千步的去噪迭代，每次迭

机器学习之心

扩散模型数据增强 + Transformer-LSTM 回归预测：小样本场景下的工业级解决方案摘要：在小样本回归任务中，数据稀缺往往是制约模型性能的核心瓶颈。本文将扩散模型（Diffusion Model）作为数据生成引擎与 Transformer-LSTM 深度回归网络深度融合，构建了一套端到端的小样本增强预测框架。实验结果表明，经扩散模型数据增强后，Transformer-LSTM 回归模型在测试集上取得了 MAE = 1.0122、RMSE = 1.2945、R² = 0.9007 的优异性能，充分验证了该技术路线在工业小样本场景中的实用价值。

UniVidX——基于扩散先验的统一多模态视频生成框架UniVidX: A Unified Multimodal Framework for Versatile Video Generation via Diffusion Priors

DiffusionOPD——扩散模型中在线策略蒸馏的统一视角DiffusionOPD: A Unified Perspective of On-Policy Distillation in Diffusion Models

JointDiT:使用扩散变换器增强RGB-深度联合建模JointDiT: Enhancing RGB-Depth Joint Modelingwith Diffusion Transformers

VideoReward: 人类反馈优化视频生成文献深度阅读分析VideoReward: 人类反馈优化视频生成文献深度阅读分析近年来，视频生成技术经历了革命性的发展，其中流匹配（Flow Matching）技术的崛起标志着这一领域进入了新的阶段。与传统的扩散模型通过逐步去噪生成数据不同，流匹配通过学习时间相关的速度场，建立从噪声分布到目标数据分布的直接映射。这种方法不仅简化了训练过程，还在生成质量和效率方面取得了显著进步。

CineMaster: 3D感知电影级视频生成框架文献深度阅读分析CineMaster: 3D感知电影级视频生成框架文献深度阅读分析近年来，文本到视频（Text-to-Video, T2V）生成技术经历了前所未有的快速发展。从早期的基于循环神经网络（RNN）和生成对抗网络（GAN）的方法，到扩散模型（Diffusion Models）和流匹配（Flow Matching）技术的崛起，视频生成质量得到了质的飞跃。特别是2024年以来，以Sora、可灵（Kling）、Pika等为代表的商业系统展示了令人惊叹的生成能力，能够根据文本描述生成长达数分钟、具有连贯叙事的高质量视

未知方程无解

我用RTX4090显卡训练了一个AI绘画模型AI绘画的实现依赖于生成式模型对图像分布的建模能力。其中，扩散模型（Diffusion Models）通过逐步去噪生成高质量图像，其UNet结构需大量卷积运算；变分自编码器（VAE）负责潜在空间压缩与重建；条件生成对抗网络（cGAN）则通过判别器提升细节真实性。这些模型共同特点是参数量大、计算密集。

豆包Seedream 4.0多图融合实力派：田园犬+三花猫多场景创作，AI绘画新时代来了！🌟 Hello，我是摘星！ 🌈 在彩虹般绚烂的技术栈中，我是那个永不停歇的色彩收集者。 🦋 每一个优化都是我培育的花朵，每一个特性都是我放飞的蝴蝶。 🔬 每一次代码审查都是我的显微镜观察，每一次重构都是我的化学实验。 🎵 在编程的交响乐中，我既是指挥家也是演奏者。让我们一起，在技术的音乐厅里，奏响属于程序员的华美乐章。