图像生成

InsightTok: Improving Text and Face Fidelity in Discrete Tokenization for Autoregressive Image Generation

InsightTok: 提高离散分词中文本和面部保真度以用于自回归图像生成

Yang Yue, Fangyun Wei, Tianyu He, Jinjing Zhao, Zanlin Ni, Zeyu Liu, Jiayi Guo, Lei Shi, Yue Dong, Li Chen, Ji Li, Gao Huang, Dong Chen

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Microsoft Research（微软研究院） 纠错

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

AI总结 InsightTok通过局部内容感知损失提升文本和面部保真度，在不牺牲通用重建质量的情况下优于现有分词器，从而推动离散图像生成的发展。

Comments Code and checkpoints are available at https://github.com/LeapLabTHU/InsightTok

SANA-WM: Efficient Minute-Scale World Modeling with Hybrid Linear Diffusion Transformer

SANA-WM：高效分钟级世界建模的混合线性扩散变换器

Haoyi Zhu, Haozhe Liu, Yuyang Zhao, Tian Ye, Junsong Chen, Jincheng Yu, Tong He, Song Han, Enze Xie

机构 * NVIDIA（英伟达） 纠错

专题命中 效率与蒸馏 ：diffusion(title)；分类 cs.CV

AI总结 SANA-WM通过混合线性注意力、双分支相机控制等设计，实现高效分钟级视频生成，提升效率与视觉质量。

Comments https://nvlabs.github.io/Sana/WM/

Training-Free Generative Sampling via Moment-Matched Score Smoothing

无需训练的生成采样 via 动量匹配的分数平滑

Zhenyu Yao, Daniel Paulin

机构 * College of Computing and Data Science（计算与数据科学学院） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

专题命中 效率与蒸馏 ：image generation(abstract)；diffusion(abstract)

AI总结 本文提出无需训练的动量匹配分数平滑过阻尼兰格-恩斯坦动力学（MM-SOLD），通过在采样轨迹中强制目标动量，实现高效的训练自由采样，实验显示其在CPU上能快速稳健地生成高质量样本。

Comments 35 pages

HERO: Hierarchical Extrapolation and Refresh for Efficient World Models

HERO：高效世界模型的分层外推与刷新

Quanjian Song, Xinyu Wang, Donghao Zhou, Jingyu Lin, Cunjian Chen, Yue Ma

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

AI总结 HERO通过分层策略提升世界模型推理效率，采用补丁刷新和线性外推技术，在保持质量的同时实现1.73倍加速。

Comments 12 pages in total

PacTure: Efficient PBR Texture Generation on Packed Views with Visual Autoregressive Models

PacTure：基于打包视角的高效PBR纹理生成方法

Fan Fei, Jiajun Tang, Fei-Peng Tian, Boxin Shi, Ping Tan

机构 * State Key Laboratory of Multimedia Information Processing, School of Computer Science, Peking University（信息处理国家重点实验室，计算机学院，北京大学） ； National Engineering Research Center of Visual Technology, School of Computer Science, Peking University（视觉技术国家工程研究中心，计算机学院，北京大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Light Illusions ； PKU-AI 2 Robotics Joint Lab of Embodied AI（北京大学人工智能2机器人联合实验室） 纠错

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

AI总结 PacTure通过引入视角打包技术，提升多视角生成的效率与一致性，结合自回归模型实现高效PBR纹理生成。

Comments Accepted by Computational Visual Media Journal (CVMJ) in Feb. 2026. 19 pages, 7 figures

AIS: Adaptive Importance Sampling for Quantized RL

AIS: 量化强化学习中的自适应重要性采样

Jiajun Zhou, Wei Shao, Lingchao Zheng, Yuwei Fan, Ngai Wong

机构 * Huawei（华为） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

专题命中 效率与蒸馏 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出AIS方法，通过动态调整重要性采样强度，解决量化强化学习中 rollout 与训练不匹配导致的策略梯度偏差问题，在保持FP8加速优势的同时，提升训练稳定性。