图像生成

WAM-Diff2: Hierarchical AR-to-Diffusion Distillation for Highly Efficient Autonomous Driving VLA

WAM-Diff2：面向高效自动驾驶视觉-语言-动作（VLA）的分层自回归到扩散蒸馏

Zhihao Zhu, Hanlin Shang, Mingwang Xu, Feipeng Cai, Zhuolin He, Yaoyi Li, Jianhua Han, Hang Xu, Siyu Zhu

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

AI总结 WAM-Diff2通过三阶段分层蒸馏策略，将预训练自回归VLA模型转化为高效扩散模型，缓解暴露偏差、实现与基线相当性能，解码速度提升2.8倍，结合系统级优化后达15.1倍加速。

Post-training Quantization for Hybrid Iterative Generative Models

混合迭代生成模型的训练后量化

Jing Gao, Junyi Wu, Wei Wang, Yan Yan, Yao Zhao

机构 * Institute of Information Science, Beijing Jiaotong University（北京交通大学信息科学研究所） ； University of Illinois Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校） 纠错

专题命中 效率与蒸馏 ：diffusion(abstract)

AI总结 针对混合迭代生成模型训练后量化易引发模型崩溃的问题，提出HyGenQ框架，通过分层聚类解耦与缩放重校准，成功将其量化至8位精度且性能优于现有方法。