视觉与机器人

图像生成

图像生成、文生图、图像编辑、扩散模型和可控生成。

2026-04-20 至 2026-04-20 共收录 4 篇信号源：cs.CV, cs.GR, cs.MM

1. 效率与蒸馏 4 篇

2604.15750 2026-04-20 cs.LG cs.AI 78%

DepCap: Adaptive Block-Wise Parallel Decoding for Efficient Diffusion LM Inference

DepCap：适应性分块并行解码用于高效扩散语言模型推理

Xiang Xia, Wuyang Zhang, Jiazheng Liu, Cheng Yan, Yanyong Zhang

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）； Institute of Artificial Intelligence, Hefei Comprehensive National Science Center（合肥综合性国家科学中心人工智能研究院）

专题命中效率与蒸馏：diffusion(title,abstract)

AI总结本文提出DepCap框架，通过自适应分块解码提升扩散语言模型推理效率，实现生成质量与速度的平衡，实验表明在多个模型和任务中达到显著加速效果。

2604.15453 2026-04-20 cs.CV cs.AI cs.LG 70%

(1D) Ordered Tokens Enable Efficient Test-Time Search

(1D) 有序标记实现高效的测试时搜索

Zhitong Gao, Parham Rezaei, Ali Cy, Mingqiao Ye, Nataša Jovanović, Jesse Allardice, Afshin Dehghan, Amir Zamir, Roman Bachmann, Oğuzhan Fatih Kar

机构 * Swiss Federal Institute of Technology Lausanne (EPFL)（瑞士联邦理工学院洛桑分校）； Apple（苹果公司）

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

AI总结本文研究了有序标记对测试时搜索能力的影响，发现粗到细的1D结构比传统2D网格结构更易进行搜索，通过实验验证了有序结构在生成过程中能提升测试时扩展性。

Comments Project page: https://soto.epfl.ch/

2505.11237 2026-04-20 cs.MM cs.LG 57%

Concept Drift Guided LayerNorm Tuning for Efficient Multimodal Metaphor Identification

概念漂移引导的层归一化调优用于高效的多模态隐喻识别

Wenhao Qian, Zhenzhen Hu, Zijie Song, Jia Li

机构 * Hefei University of Technology（合肥工业大学）

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

AI总结本文提出CDGLT框架，通过概念漂移和提示构造策略提升多模态隐喻识别效率，实现MET-Meme基准的最先进性能并降低训练成本。

Comments ICMR'25, June 30-July 3, 2025, Chicago, IL, USA

2604.15539 2026-04-20 math.NA cs.NA 50%

Efficient and well-conditioned ghost-point discretization of boundary operators on unfitted domains

高效且条件良好的边界算子鬼点离散化方法用于不匹配领域

Armando Coco, Alessandro Coclite, Stéphane Clain, Rui Miguel Pereira

专题命中效率与蒸馏：diffusion(abstract)

AI总结本文提出基于紧凑 stencil 的鬼点离散化方法，通过边界算子局部近似边界条件，提升计算效率和线性系统条件数。