Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学）

DreOPD: Degraded-Reference Extrapolative On-Policy Distillation for Flow-matching Models

DreOPD：用于流匹配模型的退化参考外推式在线策略蒸馏

Mingfeng Lin, Chengfei Cai, Lin Xu, Yuxiang Wei, Liang Han

机构 * Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） 纠错

AI总结 本研究提出用于流匹配模型的DreOPD方法，将隐式奖励外推转为闭式速度回归并引入退化参考强化对比，在单/多教师设置下，其平均性能优于OPD及多任务RL基线，多数指标超专用教师。

Comments project page: https://sleepy1231.github.io/DreOPD/

Pseudorandom Streams within Diffusion Models Act as Learnable Inputs That Affect Generation Quality

扩散模型中的伪随机流是影响生成质量的可学习输入

Shengzhi Deng, Chenqi Ye, Yanze Guo

机构 * School of Mathematics, Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学数学学院） ； Software College, Northeastern University（东北大学软件学院） 纠错

AI总结 该研究发现扩散模型的伪随机流是可学习输入，会影响生成质量，相关指标与生成退化相关，伪随机源兼具分布选择与结构化输入属性。

DualEraser: Joint Video Object and Effect Removal via Balanced Text-Mask Guidance and Decoupled Locator-Preserver

GenEraser：通过平衡文本-掩码引导和解耦定位器-保持器实现可泛化的视频对象移除

Yuqing Chen, Lin Liu, Haisu Wu, Xiaopeng Zhang, Yaowei Wang, Yujiu Yang, Qi Tian

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Pengcheng National Laboratory（鹏城实验室） ； Huawei（华为） ； Southeast University（东南大学） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） 纠错

AI总结 提出GenEraser框架，通过多条件混合专家、可学习深度CFG融合机制和解耦专家架构，解决视频对象移除中目标与物理效应同时消除的泛化难题，在ROSE和VOR-Eval上分别提升2.16 dB和1.44 dB。

Delving into Cascaded Instability: A Lipschitz Continuity View on Image Restoration and Object Detection Synergy

深入探讨级联不稳定：从Lipschitz连续性视角看图像恢复与目标检测的协同

Qing Zhao, Weijian Deng, Pengxu Wei, ZiYi Dong, Hannan Lu, Xiangyang Ji, Liang Lin

机构 * Sun Yat-sen University（中山大学） ； Australian National University（澳大利亚国立大学） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室） 纠错

AI总结 通过Lipschitz连续性视角，提出LR-YOLO框架，将图像恢复与目标检测整合，提升检测稳定性与准确性。

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