图像生成

LowDiff: Efficient Diffusion Sampling with Low-Resolution Condition

LowDiff: 基于低分辨率条件的高效扩散采样

Jiuyi Xu, Qing Jin, Meida Chen, Andrew Feng, Yang Sui, Yangming Shi

机构 * Colorado School of Mines（科罗拉多矿学院） ； Independent Researcher（独立研究者） ； University of Southern California Institute for Creative Technologies（南加州大学创意技术研究所） ； Rice University（里士满大学） 纠错

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

AI总结 LowDiff通过级联方法生成逐步提升的高分辨率图像，利用统一模型逐步细化图像，实现更高效的扩散采样，提升生成效率和质量。

Comments 16 pages, 7 figures, 12 tables

Adaptive Diffusion Posterior Sampling for Data and Model Fusion of Complex Nonlinear Dynamical Systems

自适应扩散后向采样用于复杂非线性动力系统的数据与模型融合

Dibyajyoti Chakraborty, Hojin Kim, Romit Maulik

机构 * College of Information Sciences and Technology, Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学信息科学与技术学院） ； School of Mechanical Engineering, Purdue University（普渡大学机械工程学院） 纠错

专题命中 效率与蒸馏 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文提出一种基于生成机器学习的替代模型，利用深度学习扩散模型进行长周期湍流预测，通过多步自回归扩散目标提升稳定性，并结合多尺度图变压器架构处理复杂几何，实现传感器优化布置与数据同化。

Memory-aware acceleration of orientational dynamics in nanoparticle suspensions

具有记忆性的纳米颗粒悬浮液取向动力学加速

Miguel Ibáñez, Raúl A. Rica-Alarcón, María L. Jiménez

专题命中 效率与蒸馏 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究通过实验和理论分析，揭示了纳米颗粒取向动力学中的记忆效应，并提出抑制慢速松弛模式的协议，从而显著减少弛豫时间。

One-Step Flow Policy: Self-Distillation for Fast Visuomotor Policies

一步流策略：用于快速视觉-运动策略的自蒸馏

Shaolong Li, Lichao Sun, Yongchao Chen

专题命中 效率与蒸馏 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出一步流策略，通过自蒸馏实现高保真单步动作生成，无需预训练教师模型，有效提升动作生成速度和控制精度。