diffusion

The paper introduces a divergence-kernel method for jointly training neural SDE drift and diffusion fields with losses that depend directly on the terminal density, achieving fewer off-mode samples than score-based generators on Gaussian-mixture benchmarks with time-independent fields.

该论文提出了一种将预训练的栅格扫描自回归图像模型转换为任意顺序生成器的方法，通过未来感知位置嵌入和顺序课程学习，以极低的额外计算开销实现图像补全、外扩和编辑，同时保持与标准AR推理生态的兼容性。

IDM: Intrinsic Distribution Matching 提出让生成器自身同时提供分数监督和分布匹配表示的方法，在保留完整 DMD 校正的基础上，对生成器 EMA 特征的均值和逐坐标标准差添加显式损失。在 2 NFE 预算下，基于 Z-Image 的 IDM 在 LongText-CN 和 LongText-EN 上取得最佳分数。

提出「先知后画」的混合学习范式，用自回归预训练获取语义知识、扩散后训练进行高保真渲染，并建立计算最优扩展律，仅用6,600 H100 GPU小时训出3B文生图模型，在GenEval和DPG-Bench上取得86/87的成绩。

Hy-Nomas是一个8B参数的视频世界模型，通过action-aware因果注意力与结构化字幕，支持多轮自由文本指令和连续相机控制的交互式世界生成，并开源了模型权重、代码与基准。

OSWAM introduces a world action model that enables one-step diffusion-based action generation for autonomous driving and embodied control by initializing with imagination tokens and distilling future-conditioned privileged information, achieving a ~3x speedup and 40ms latency on an RTX 5090 while matching multi-step baselines.

This paper introduces Wiener-Informed Decoding (WiD), which leverages analytic Wiener-filter-style velocity estimators derived from second-order data statistics to ease training of pixel-space flow models, initializing new pathways within pixel decoders that are jointly trained for improved class-conditional and text-to-image generation across resolutions.

The paper presents Lafa, an 8B-parameter blockwise continuous flow language model trained with under 30B tokens that matches or surpasses autoregressive quality while achieving 2.54x inference throughput via self-speculative decoding and blockwise parallel decoding.

The paper introduces Draft Refinement Language Models (DRLMs), which generate complete drafts and iteratively refine them using a single denoiser and a cavity-energy score, outperforming autoregressive and discrete diffusion baselines on Countdown, Sudoku-Extreme, and Maze-Hard with only 6M parameters.

提出了Noise Policy Optimization（NPO），通过在初始噪声空间上学习一个摊销流策略，将少步生成模型与黑盒奖励对齐，无需微调生成器即可在图像、语言和蛋白质结构生成中实现更优的奖励-质量权衡，推理成本比测试时搜索低16至549倍。

Speculative Forcing 通过将中间 clean estimates 视为草稿并提前接受 token、跳过不必要的去噪步骤，加速少步自回归视频生成，在 LongLive 上以约 1.7 步/ token 匹配四步生成器质量，速度提升超过 1.5 倍。

GroundingPI 与 XPeng、北大、港大合作发布了3个开源模型：4B基础模型（检测、指代、OCR等多能力）、基于扩散并行解码的快速grounding模型GroundAnything，以及自回归VLM版本的高精度grounding模型。

论文提出 Kairos——一个基于字节级别的多模态基础模型，结合 LiZAttention2（双向门控 DeltaNet 线性注意力 + 滑动窗口注意力）、稀疏 MoE 前馈层与多尺度字节编解码器，并在极小规模上进行收敛性验证实验，报告编解码器与注意力变体对损失的影响。

AUGUstus 提出了一种统一生成与理解的自动驾驶视觉-语言-动作（VLA）模型，将基于扩散的动作生成与自回归思维链理解融合于单一模型，在 NAVSIM v1/v2 与 nuScenes 上达到 SOTA，并已在实车上以 12Hz 部署验证。

论文提出 MaRK（Markov-adapted Recurrent Kernels），一种将上下文向量直接映射为冻结 SSM 递归参数有界调制的动态算子条件化框架，用于将预训练 SSM 适配到迭代扩散生成任务，在 111M Hydra 骨干上仅需 6.3–11M 可训练参数，其中 Chebyshev 变体表现最佳。

本文提出 data-space iteration 框架，将少步生成的迭代过程从概率流空间移至数据空间，从而完全移除对流离散化时间表的依赖，并在 ImageNet 256x256 类条件生成上以最小改动集成 DMD，超越了需要手动调参时间表的基线方法。

提出 ME-World，一种多智能体自我中心世界模型，通过在共享 token 序列中联合去噪多个 ego 流，实现细粒度交互下的跨视角一致性、共享环境一致性与状态更新传播，并引入共享世界一致性指标。

A solo researcher shares Part 2 of a local AI world model: a ~960M-parameter transformer using diffusion forcing and text cross-attention that runs at 30-60 FPS on an RTX 5090, accepts live WASD actions, and supports mid-rollout text prompt switching (e.g., 'add a pond to the desert').

WorldSonus is an interactive video-to-audio framework that brings real-time spatial sound synthesis to world models, using a streaming causal autoregressive diffusion architecture with a real-time factor of 0.41, chunk-indexed prompt scheduling for mid-stream sound control, and stereo supervision for spatial alignment.

The paper introduces MintFlow, a training-free constrained sampling framework for flow matching models that enforces constraints via minimal, closed-form perturbations of intermediate flow states, preserving the pretrained generative distribution better than state-of-the-art constrained methods.