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视觉与机器人

图像生成

图像生成、文生图、图像编辑、扩散模型和可控生成。

2026-08-19 至 2026-08-19 共收录 3 信号源:cs.CV, cs.GR, cs.MM

1. 效率与蒸馏 3 篇

2608.01035 2026-08-19 cs.RO cs.AI cs.CV 版本更新 79%

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。

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2608.17995 2026-08-19 cs.CV 新提交 57%

AViTS: Adaptive Spatiotemporal Token Selection for Efficient Dynamic-Resolution Generation

AViTS:用于高效动态分辨率生成的自适应时空令牌选择

Haoran Qin, Zhengan Yan, Shikang Zheng, Xiaobing Tu, Jiacheng Liu, Yuqi Lin, Chang Zou, JinShan Liu, Peiliang Cai, Xiantao Zhang, Jinkui Ren, Linfeng Zhang

机构 * Shanghai Jiao Tong University(上海交通大学) Shandong University(山东大学) Terminal Intelligent Computing Division, Alibaba Cloud(阿里云终端智能计算事业部) Jilin University(吉林大学) Xi’an Jiaotong University(西安交通大学)

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

AI总结 该研究针对扩散变换器动态分辨率采样的冗余计算问题,提出AViTS框架,通过时空重要性感知的选择性上采样减少冗余,在FLUX等模型上实现显著加速且与其他优化技术兼容

Comments Accepted to ECCV 2026. 20 pages including appendix. Code: this https URL (https://github.com/QHR69/AViTS)

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2608.17022 2026-08-19 math.PR math.AP 新提交 50%

Sharp hypocoercive convergence estimates for underdamped Langevin dynamics with specular reflection

Hengrong Du, Qi Feng, Lingjiong Zhu

专题命中 效率与蒸馏 :diffusion(abstract)

Comments 32 pages

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