图像生成

Latent-Kernel Discrete Flow Maps for Few-Step Generation

用于少步生成的隐核离散流图

Mansoor Ahmed, Yue-Tsz Fan, Hemanth Venkateswara, Murray Patterson

专题命中 效率与蒸馏 ：diffusion(abstract,abstract_cn)

AI总结 提出隐核离散流图（LKF）模型，通过共享隐变量绑定分解组件实现少步生成，在两个文本基准上较似然基线提升困惑度2.1-3.3倍，M=8时优于现有少步采样器

ReGenVC: End-to-End Real-Time Generative Video Coding at Ultra-Low Bitrate

ReGenVC：超低位率下的端到端实时生成式视频编码

Zheyuan Zhang, Johnson Wu

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

AI总结 ReGenVC是首个结合超低位率编码与实时解码的端到端生成式视频编解码器，通过技术优化实现24 fps输出，内存占用显著降低。

Comments 12 pages, 5 figures, 5 tables

EgoGVAE: Ego-body Mesh Reconstruction via Guided Variational Autoencoder

EgoGVAE：基于引导变分自编码器的自我身体网格重建

Jaehun Jung, Wonjun Kim

机构 * Konkuk University（建国大学） 纠错

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

AI总结 该研究针对仅用头部姿态重建全身网格的难题，提出EgoGVAE方法，通过引导变分自编码器实现一步采样，推理速度比扩散方法快50倍以上，在基准数据集上提升了重建性能。

Comments 18 pages, 6 figures, Accepted to ECCV 2026

DexDirect: Direct Kinesthetic Arm Guidance for Efficient Dexterous Demonstration Collection

DexDirect：用于高效灵巧演示采集的直接运动学手臂引导

Beom Jun Kim, Shiu-Jen Wang, Jonathan Liu, Alvin Zhu, Quanyou Wang, Hanzhang Fang, Feng Xu, Mingzhang Zhu, Yuchen Cui, Dennis W. Hong

机构 * UCLA（加利福尼亚大学洛杉矶分校） 纠错

专题命中 效率与蒸馏 ：diffusion(abstract)

AI总结 该研究提出DexDirect方法，结合直接运动学手臂引导与视觉手部重定向，采集灵巧操作演示的效率更高、认知负荷更低，训练的扩散策略在立方体抓取任务上达到90%成功率。

Comments 8pages, 6 figures

Fermi-level mediated acceleration of flash sintering of oxide ceramics

费米能级介导的氧化物陶瓷快速烧结加速

Qin-Kun Li, Evgeni S. Penev, Boris I. Yakobson

专题命中 效率与蒸馏 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究探讨氧化物陶瓷快速烧结中原子层面机制，用第一性原理计算，揭示YSZ中缺陷电荷补偿使费米能级上移加速阳离子迁移，如Zr空位电荷转变降低扩散势垒，该机制可推广，对FS技术理论有重要意义。