Mitigating Intra- and Inter-modal Forgetting in Continual Learning of Unified Multimodal Models
缓解统一多模态模型持续学习中的模态内和模态间遗忘
专题命中 效率与蒸馏 :image generation(abstract)
AI总结 本文提出MoDE,通过解耦模态以缓解统一多模态模型中的模态内和模态间遗忘问题。
Comments NeurIPS 2025
视觉与机器人
图像生成、文生图、图像编辑、扩散模型和可控生成。
缓解统一多模态模型持续学习中的模态内和模态间遗忘
专题命中 效率与蒸馏 :image generation(abstract)
AI总结 本文提出MoDE,通过解耦模态以缓解统一多模态模型中的模态内和模态间遗忘问题。
Comments NeurIPS 2025
TARFVAE:通过TARFLOW基于VAE实现高效的单步生成时间序列预测
机构 * Meituan(美团)
专题命中 效率与蒸馏 :image synthesis(abstract)
AI总结 TARFVAE结合Transformer自回归流与VAE,实现高效单步生成时间序列预测,提升预测效率与性能。
非平衡退火共轭采样器
机构 * Georgia Institute of Technology(佐治亚理工学院) ; FAIR at Meta(Meta的FAIR)
专题命中 效率与蒸馏 :diffusion(abstract)
AI总结 非平衡退火共轭采样器通过引入退火参考动力学,提升扩散模型在学习控制的稳定性和效率,适用于多种采样任务。
Comments 26 pages, 8 figures
像素化的点扩散函数后验采样在天文学图像中
专题命中 效率与蒸馏 :diffusion(abstract)
AI总结 本文提出了一种基于生成扩散模型的像素级PSF后验采样方法,通过结合高斯似然与生成模型先验,实现对天文学图像中点扩散函数的高精度建模,提升后续分析的不确定性传播能力。
Comments 17 pages, 10 figures
L1样本流用于高效视觉-运动学习
机构 * Zhejiang University(浙江大学) ; Shanghai Innovation Institute(上海创新研究院) ; Westlake University(西湖大学) ; Shanghai Jiao Tong University(上海交通大学)
专题命中 效率与蒸馏 :diffusion(abstract)
AI总结 L1流通过结合去噪模型的多模分布捕捉能力与L1回归的高效性,实现高效的视觉-运动学习。
物理相互作用使能效 Turing 模式
专题命中 效率与蒸馏 :diffusion(abstract)
AI总结 本研究通过引入热力学一致的 Turing 系统模型,发现排斥相互作用显著降低能量需求,揭示物理相互作用在形成自然模式中的关键作用。
Comments 11 pages, 10 figures
专题命中 效率与蒸馏 :diffusion(abstract)
Comments 32 pages, 7 figures
机构 * Shenzhen Key Laboratory of Ubiquitous Data Enabling Laboratory, Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University, Shenzhen 518055, China(深圳 ubiquitous 数据赋能实验室,深圳国际研究生院,清华大学,深圳) ; Department of Electronic Engineering, Tsinghua University, Beijing 100084, China(电子工程系,清华大学,北京) ; Pengcheng Laboratory, Shenzhen 518055, China(鹏城实验室,深圳)
专题命中 效率与蒸馏 :image generation(abstract)
Comments NeurIPS 2025 poster paper
专题命中 效率与蒸馏 :diffusion(abstract)
机构 * School of Physics, University of Sydney(物理学院,悉尼大学)
专题命中 效率与蒸馏 :diffusion(abstract)
专题命中 效率与蒸馏 :diffusion(abstract)
Comments 25 pages, 13 figures; completely revised
机构 * University of Bedfordshire(贝福德郡大学)
专题命中 效率与蒸馏 :image generation(abstract)
专题命中 效率与蒸馏 :diffusion(abstract)
专题命中 效率与蒸馏 :diffusion(abstract)
Journal ref A&A 703, A51 (2025)
专题命中 效率与蒸馏 :diffusion(abstract)
专题命中 效率与蒸馏 :diffusion(abstract)
专题命中 效率与蒸馏 :diffusion(abstract)
Comments 24 pages, 18 figures
Journal ref Mathematics, 9(14):1690, 2021
专题命中 效率与蒸馏 :diffusion(abstract)
专题命中 效率与蒸馏 :diffusion(abstract)
Comments 11 pages, 6 figures
机构 * JPMorgan AI Research(摩根大通人工智能研究)
专题命中 效率与蒸馏 :diffusion(abstract)
Comments Published on Transactions on Machine Learning Research (TMLR)
机构 * University of Illinois Urbana-Champaign(伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校) ; AbbVie(阿比唯)
专题命中 效率与蒸馏 :diffusion(abstract)
专题命中 效率与蒸馏 :diffusion(abstract)
专题命中 效率与蒸馏 :diffusion(abstract)
专题命中 效率与蒸馏 :diffusion(abstract)
Comments 11 pages, 4 figures
机构 * Mila – Québec AI Institute(魁北克AI研究所) ; Université de Montréal(蒙特利尔大学) ; Massachusetts Institute of Technology(麻省理工学院) ; University of Oxford(牛津大学) ; AITHYRA ; HEC Montréal(蒙特利尔HEC)
专题命中 效率与蒸馏 :diffusion(abstract)
Comments Preprint; ICML GenBio Best Paper Award 2025
机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, The University of Texas at Austin(电气与计算机工程系,德克萨斯大学奥斯汀分校)
专题命中 效率与蒸馏 :diffusion(abstract)
专题命中 效率与蒸馏 :diffusion(abstract)
Comments 10 pages, 5 figures, submitted to ApJ
机构 * The University of Texas at Austin(德克萨斯大学奥斯汀分校) ; The Memorial Sloan Kettering Cancer Center(纪念斯隆凯特林癌症中心)
专题命中 效率与蒸馏 :diffusion(abstract)
Comments PyTorch implementation: https://github.com/LY-Xie/SiD_Protein
机构 * Department of Mechanical and Industrial Engineering, Northeastern University(机械与工业工程系,东北大学)
专题命中 效率与蒸馏 :diffusion(abstract)
Comments 72 pages, 6 figures
机构 * UC Berkeley(伯克利大学)
专题命中 效率与蒸馏 :diffusion(abstract)