图像生成

World Model Self-Distillation: Training World Models to Solve General Tasks

世界模型自蒸馏：训练世界模型以解决通用任务

Sebastian Stapf, Pablo Acuaviva Huertos, Aram Davtyan, Paolo Favaro

机构 * Department of Computer Science（计算机科学系） 纠错

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

AI总结 提出结合自蒸馏与强化学习的框架，从预训练视频生成器中提取任务解决能力，无需配对任务视频，在基准测试中超越原始模型。

NSVQ: Mitigating Codebook Collapse by Stabilizing Encoder Drift in Vector Quantization

NSVQ: 通过稳定向量量化中的编码器漂移缓解码本崩溃

Hao Lu, Yongxin Guo, Onur Koyun, Zhengjie Zhu, Abbas Alili, Metin N. Gurcan

机构 * Wake Forest University School of Medicine（维克森林大学医学院） ； Advocate Health（倡导健康） 纠错

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

AI总结 提出NSVQ训练策略，通过非平稳嵌入损失、码本替换和分阶段编码器冻结，缓解大码本VQ中的码本崩溃，在ImageNet-1k上提升重建质量并保持100%码本利用率。

K-Forcing: Joint Next-K-Token Decoding via Push-Forward Language Modeling

K-Forcing：通过前推语言建模进行联合下一K词解码

Zhiwei Tang, Yuanyu He, Yizheng Han, Wangbo Zhao, Jiasheng Tang, Fan Wang, Bohan Zhuang

机构 * DAMO Academy, Alibaba Group（阿里巴巴达摩院） ； Hupan Lab（湖畔实验室） ； Zhejiang University（浙江大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

专题命中 效率与蒸馏 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出K-Forcing范式，通过前推映射将自回归模型蒸馏为单次前向传播生成多个未来词，实现2.4-3.5倍加速，质量损失小。

Comments Code: https://github.com/alibaba-damo-academy/K-Forcing

Strong solution for polymeric fluid-structure interaction with small initial acceleration

具有小初始加速度的聚合物流体-结构相互作用的强解

Prince Romeo Mensah

专题命中 效率与蒸馏 ：diffusion(abstract)

AI总结 针对三维-三维-二维耦合的溶质-溶剂-结构三态系统，通过解耦和不动点论证构造了强解的唯一高阶正则性，并证明了移动域上Stokes问题的最大正则性结果。