图像生成

DELTA-TTS: Adapting Autoregressive Model into Diffusion Language Model for Text-to-Speech

DELTA-TTS：将自回归模型适配为扩散语言模型以实现文本转语音

Junwon Moon, Yejin Lee, Seungbeom Kim, Hoseong Ahn, Sewoong Park, Heeseung Kim, Kyuhong Shim

机构 * Sungkyunkwan University（首尔大学） ； University of Seoul（首尔大学） 纠错

专题命中 个性化与一致性 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 针对自回归TTS推理慢、鲁棒性差的问题，提出基于LoRA的轻量适配框架DELTA-TTS，将预训练AR TTS转为离散扩散语言模型，推理速度提升3.3倍且性能更优。

Comments ICML 2026 SPIGM Workshop

Benchmarking and Improving LLM Robustness for Personalized Generation

Chimaobi Okite, Naihao Deng, Kiran Bodipati, Huaidian Hou, Joyce Chai, Rada Mihalcea

机构 * University of Michigan（密歇根大学） 纠错

专题命中 个性化与一致性 ：personalized generation(title)

Comments First draft. First camera-ready version

Journal ref Findings of the Association for Computational Linguistics: EMNLP 2025, 2025

When does training on downscaled images yield the same gradients?

在降采样图像上进行训练何时能产生相同的梯度？

Seunghyun Ji

专题命中 个性化与一致性 ：image generation(abstract)；diffusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 该研究探究降采样图像训练的梯度一致性，推导梯度变化的两个项，发现特定噪声窗口内降采样梯度与原生梯度接近，据此训练LoRA适配器可减少14.6%训练时间且性能接近原生。