图像生成

Tensor-Train Joint Modeling for Few-Step Discrete Diffusion

用于少步离散扩散的张量训练联合建模

Byoungkwon Kim, Minhyuk Sung

机构 * KAIST（韩国科学技术院） 纠错

专题命中 效率与蒸馏 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 研究离散扩散少步生成潜力受限问题，用张量分解进行联合分布建模，支持多种分解方式，提出迭代边际推理程序，通过微调预训练模型大幅提升少步生成效果。

Simple Domain Generalization for Strong Pixel-Level Image Tampering Detection in Modern VLMs

现代视觉语言模型中用于强像素级图像篡改检测的简单域泛化

Yi Tang, Xinyi Shang, Jiacheng Cui, Sondos Mahmoud Bsharat, Jiacheng Liu, Xiaohan Zhao, Tran Dinh Tien, Ahmed Elhagry, Salwa K. Al Khatib, Tianjun Yao, Yonina C. Eldar, Jing-Hao Xue, Hao Li, Salman Khan, Zhiqiang Shen

机构 * Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； University College London（伦敦大学学院） ； Weizmann Institute of Science（魏茨曼科学研究所） 纠错

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

AI总结 研究现代视觉语言模型中像素级图像篡改检测的域泛化，提出基于平衡小批量采样和后期注入策略的简单训练框架，大幅提升平均gIoU和cIoU，增强了篡改定位和分布外鲁棒性。

Comments Our code is available at https://github.com/VILA-Lab/PIXAR-DG

Spatial Transport of Integration Error in Generative ODEs

生成常微分方程中积分误差的空间传输

Songheng Yin

机构 * Columbia University（哥伦比亚大学） 纠错

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

AI总结 研究生成常微分方程中积分误差的空间传输问题，通过带符号的源和传输计算，利用单步截断残差和结构破坏零值等方法分析误差，还发现训练惩罚注入变化可降误差，模型可据此训练改变。

Comments 21 pages

Importance Sampling and PCA for Finding Failures in Commercial Autonomous Vehicles

用于发现商用自动驾驶车辆故障的重要性采样和主成分分析

Hailey Warner, Duncan Eddy, Shreya Parjan, Caroline Cahilly, Harrison Delecki, Matthias Kleinstauber, Chaitanya Shinde, Jerry Lopez, Mykel J. Kochenderfer

机构 * Department of Aeronautics and Astronautics, Stanford University（斯坦福大学航空航天系） ； Torc Robotics（Torc机器人公司） 纠错

专题命中 效率与蒸馏 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究商用自动驾驶车辆故障发现问题，应用自适应压力测试和基于扩散的故障采样算法找到模拟碰撞，引入基于主成分分析的统计分析将故障分类并恢复噪声轨迹，为故障发现到系统诊断提供路径。

Comments IEEE ICVES 2026 (Submitted)