人工智能炼丹君 - ai
type: channel
link: https://jefxiong.cn/index.php/tag/ai/
items: AIGC 每日速读|2026-06-02|微软实时流式数字人视频比肩大模型
items: AIGC 每日速读|2026-06-01|英伟达SANA单卡24FPS实时流式视频编辑
items: AIGC 每日速读|2026-05-29|生数科技minWM开源实时交互视频世界模型
items: AIGC 每日速读|2026-05-28|北大OSP-Next视频生成跨硬件加速
items: AIGC 每日速读|2026-05-26|百度ERNIE-Image开源8B DiT追平闭源
items: AIGC 每日速读|2026-05-25|字节Bernini让MLLM规划DiT渲染视频
items: AIGC 每日速读|2026-05-21|智能编辑成统一模型通用任务Uni-Edit
items: AIGC 每日速读|2026-05-20|视频生成补物理常识NEWTON
items: AIGC 每日速读|2026-05-19|长视频生成FP4训推全栈LongLive-2.0
items: AIGC 每日速读|2026-05-18|14B视频对齐单步训练Flash-GRPO
items: AIGC 周末专题|2026-05-17|实时自回归视频生成加速
items: AIGC 每日速读|2026-05-15|实时视频2步出帧Causal Forcing++

AIGC 每日速读|2026-06-02|微软实时流式数字人视频比肩大模型
type: item
date: 2026-06-02T10:52:48+08:00
description: 今日 AIGC 论文速览 今日共 9 篇 · 实时与高效视频生成 2 篇 · 视频与图像编辑 3 篇 · 自回归与多模态生成 2 篇 · 可信与安全生成 2 篇 重点论文标题列表 实时流式数字人（微软研究院）：语音驱动实时流式肖像视频 AlbedoEdit（马普所·NVIDIA·UCSB）：反照率引导统一视频编辑 MT-EditFlow（Apple·UCLA·UT Austin）：RL优化多轮图像编辑 边界保护量化（中科院大学·华为昇腾）：Wan2.1视频DiT零损W8A8 RDA（中南大学·牛津·微软）：免重训提升AR文字渲染 今日论文速览 1. 实时流式数字人：语音驱动实时流式肖像视频 Real-Time Generation of Streamable Talking Portrait Video with Reference-Guided Deep Compression VAEs | 微软研究院 | arXiv:2606.01620 关键词：数字人,流式生成,因果VAE,Rectified Flow,实时 前序问题：视频扩散模型画质虽好但算力高，难以用于实时交互式数字人场景。 本文贡献：提出面向流式场景的「语音+参考图」驱动数字人视频生成框架：用因果视频 VAE 做深度潜空间压缩，配自回归潜空间去噪生成器。VAE 可接入可变数量参考图作为引导，让网络聚焦动态信息而非静态外观，从而同时提升压缩率与重建质量；并把残差自编码范式扩展到时空因果建模，生成器基于 Rectified Flow Transformer 分块自回归产出视频潜变量。 实验效果：实现高质量数字人视频的实时生成，速度显著快于基线大模型；在真实感、生动性与视频质量上与大模型持平甚至更优。 批判点评：「因果 VAE + 参考图引导 + 分块自回归 RFT」把流式实时数字人做到与大模型同档画质，工程价值很高。但验证集中在语音驱动的正面肖像窄域，缺乏对长时序漂移、侧脸大幅运动、多说话人等极端场景的系统评测，实时性也强依赖特定硬件。 2. AlbedoEdit：反照率引导统一视频编辑 AlbedoEdit: Unified Instance-Level Video Editing with Albedo Guidance | 马普所·NVIDIA·UCSB | arXiv:2606.01362 关键词：视频编辑,反照率,实例级,物体插入,纹理编辑 前序问题：细粒度实例级视频编辑（插入/删除/纹理）要么只有粗语义控制，要么任务专用、难通用。 本文贡献：提出统一视频编辑框架 AlbedoEdit，同时支持物体插入、删除与纹理编辑。核心洞察是本征反照率图不含光照、镜面、阴影与互反射，是指定外观编辑的理想用户接口。基于视频基座模型微调，把源 RGB 视频按用户编辑的首帧反照率翻译为编辑后 RGB 视频；在覆盖三类编辑的配对合成数据集上训练，隐式学会协调编辑内容并模拟高光、软阴影、镜面反射等真实视觉效果。 实验效果：在物体插入、删除、纹理编辑上定性定量均超越 SOTA 视频编辑方法，且单一框架统一支持三类任务。 批判点评：用「反照率」作编辑接口巧妙绕开了光照纠缠，统一三类编辑很优雅。但训练依赖配对合成数据集，真实视频与合成域之间的差距、以及用户能否方便地编辑反照率图（而非直接画 RGB）是落地的现实门槛。 3. MT-EditFlow：RL优化多轮图像编辑 MT-EditFlow: Reinforcement Learning for Multi-Turn Image Editing with Flow Matching | Apple·UCLA·UT Austin | arXiv:2606.01985 关键词：多轮编辑,强化学习,流匹配,GRPO,奖励建模 前序问题：单轮训练的编辑模型在多轮交互编辑中会因「一轮失败毁全程」和误差累积而崩溃。 本文贡献：提出流匹配强化学习框架 MT-EditFlow，把多轮视角与多奖励统一进 GRPO 与 NFT 两类 RL 方法。系统分析轮级聚合打分策略、VLM 推理模式（权衡奖励偏差与方差）、优势融合层级（防奖励黑客），并发现把聚合优势广播到整条编辑轨迹，能弥合局部规划与全局多轮成功之间的鸿沟。 实验效果：在多个基座上显著提升；把 FLUX.1-Kontext-dev 的第 3 轮整体表现提升 6.85 分，超过 Qwen-Image-Edit 等开源 SOTA，并保持高边际成功率、降低暴露偏差。 批判点评：把多轮编辑当作序列决策、用 RL 显式优化轨迹级奖励，方向对路。但奖励信号高度依赖 VLM 打分，VLM 自身偏差会被放大；6.85 分的提升也主要在 turn-3 这一特定设置，更长交互的稳健性仍待验证。 4. 边界保护量化：Wa…

AIGC 每日速读|2026-06-01|英伟达SANA单卡24FPS实时流式视频编辑
type: item
date: 2026-06-01T19:10:40+08:00
description: 今日 AIGC 论文速览 今日共 8 篇 · 实时/高效视频生成 2 篇 · 视频世界模型 2 篇 · 统一多模态生成 2 篇 · 音频生成 2 篇 重点论文标题列表 SANA-Streaming（NVIDIA, MIT）：单卡RTX5090实时流式视频编辑 LVSA（开源·JiusiServe）：免训练长视频稀疏注意力3x提速 Lumos-Nexus（NUS, 阿里达摩院）：高效统一视频生成推理驱动 DecMem（快手可灵, 港大 HKU）：解耦记忆做分钟级一致世界生成 Light Interaction（浙江大学, NVIDIA）：免训练交互视频世界模型加速 今日论文速览 1. SANA-Streaming：单卡RTX5090实时流式视频编辑 SANA-Streaming: Real-time Streaming Video Editing with Hybrid Diffusion Transformer | NVIDIA, MIT | arXiv:2605.30409 关键词：实时视频编辑·混合DiT·GDN线性注意力·RTX5090·英伟达 前序问题：实时流式视频到视频编辑（V2V）对直播、游戏等交互应用至关重要，但它对时序一致性和推理吞吐都有极苛刻的要求——既要逐帧流式出片、又要保住跨帧一致，还得在消费级 GPU 上跑得动，前人一直没能同时满足 本文贡献：SANA-Streaming：系统-算法协同设计的高分辨率实时流式视频编辑框架，三件套。(1) Hybrid DiT：在 SANA-Video 全线性骨干里均匀插入 5 个 softmax 注意力块 + 15 个高效 Gated DeltaNet(GDN) 块，用线性块保效率、softmax 块补局部建模与首块一致性，恒定显存 + 任意长度；(2) Cycle-Reverse 正则：用 flow matching 从生成内容反向预测源帧来强制语义一致，无需成对长编辑视频；(3) 面向 NVIDIA Blackwell(RTX 5090) 的系统协同：融合 GDN kernel + 混合精度量化(MPQ) 拉满 Tensor Core 实验效果：单张 RTX 5090 上做到 1280×704 分辨率、24 端到端 FPS 的实时编辑，DiT 核心跑到 58 FPS；混合设计相比纯 softmax 变体长视频生成只需 5.56GB 显存、提速 3.7×；在时序连贯性和系统吞吐上都显著超越现有 SOTA 批判点评：「混合线性/softmax DiT + 反向一致性正则 + 面向 5090 的量化协同」把实时视频编辑从「论文 demo」真正推到「消费级单卡可跑」，24FPS 端到端是非常硬的工程里程碑；恒定显存是流式落地的关键。但 2B 模型的编辑能力上限、复杂语义编辑的保真度、以及对 5090 之外硬件的可移植性还需观察；Cycle-Reverse 正则在大幅度编辑下的稳定性值得追踪 2. LVSA：免训练长视频稀疏注意力3x提速 LVSA: Training-Free Sparse Attention for Long Video Diffusion | 开源·JiusiServe | arXiv:2605.31057 关键词：长视频扩散·免训练稀疏注意力·旋转全局锚点·Wan/Hunyuan·昇腾NPU 前序问题：稠密自注意力是长视频扩散推理的算力和质量双瓶颈：开销随序列长度二次增长，且超过训练长度后模型收敛到「近静态」——画面冻结、重复循环。现有方案要么太贵（要重训），要么在「提速 + 保质」上无法同时可扩展地满足 本文贡献：LVSA(Long Video Sparse Attention)：免训练、模型无关的 block-sparse 注意力，把结构化窗口模式 + 旋转全局锚点(rotating global anchors) 结合，去掉「固定网格偏置」这一长程时序伪影的根因；配 FlashInfer kernel 落地，且天生支持多 GPU（context-parallel + sparse ring KV 交换）。还提出 VQeval 评测工具，专门给「循环/冻结」失败正确扣分（这类失败在 VBench-Long 等评测里反而被奖励） 实验效果：在 6× 训练长度下 Wan2.1-1.3B 提速 3.17×、Wan2.1-14B 提速 2.98×，HunyuanVideo 1.5 在 1.5× 长度提速 3.33×，还能让 HY1.5 跑到单卡原本 OOM 的 2× 长度；相比 RIFLEx/UltraViCo 分别快 2.41×/3.27×；在昇腾 NPU 上 Wan2.2-A14B/Wan2.1-1.3B 也提速 2.71×/3.24×。训练长度内质量…

AIGC 每日速读|2026-05-29|生数科技minWM开源实时交互视频世界模型
type: item
date: 2026-05-29T13:32:54+08:00
description: 今日 AIGC 论文速览 今日共 8 篇 · 视频世界模型 3 篇 · 流式视频生成 1 篇 · 音视频联合生成 1 篇 · 可控图像生成与数据 2 篇 · 大模型记忆与微调 1 篇 重点论文标题列表 minWM：实时交互视频世界模型全栈开源 NAVA：原生音视频对齐联合生成6.3B Gamma-World：多智能体生成式世界模型 AdaState：流式视频生成自演化锚点 YoCausal：视频生成因果性认知基准 今日论文速览 1. minWM：实时交互视频世界模型全栈开源 minWM: A Full-Stack Open-Source Framework for Real-Time Interactive Video World Models | 生数科技, 清华大学 | arXiv:2605.30263 关键词：视频世界模型·实时交互·自回归蒸馏·开源·生数科技 前序问题：视频扩散基础模型已能高质量出片，但把它变成实时交互视频世界模型仍然难：交互世界模型需要可控、因果、低延迟的 rollout，实践上要打通数据构造、可控微调、自回归训练、少步蒸馏、流式推理整条链路，而开源社区一直缺一套能跑通的端到端 recipe 本文贡献：minWM：全栈开源框架，把现成的双向 T2V/TI2V 视频基础模型转成「相机可控 + 少步自回归」的世界模型。先对双向扩散做相机控制微调，再用 Causal Forcing / Causal Forcing++ 流程（AR diffusion 训练 + causal ODE/consistency 蒸馏 + 非对称 DMD）蒸成少步自回归生成器做低延迟 rollout。框架模块化、架构可扩展：在 Wan2.1-T2V-1.3B（cross-attention 条件注入）和 HY1.5-TI2V-8B（MMDiT）上分别实例化，还能把 HY-WorldPlay 等已有世界模型适配到新数据分布、训练配方与延迟目标 实验效果：不止放出可运行脚本、checkpoint、文档和推理代码，还给出相机轨迹质量、可控性训练步数、最小 batch size 等实战 ablation——是这个方向少见的「能跑起来、可复现、可扩展」的实时交互视频世界模型配方 (github.com/shengshu-ai/minWM) 批判点评：「全栈开源 + 跨两种主流架构（Wan2.1 cross-attn / HY1.5 MMDiT）实例化 + 可适配已有世界模型」三点让它成为这个方向稀缺的工程基建，对想做实时交互视频的团队意义重大。但框架 / recipe 类工作的核心价值在工程完整度而非单点创新；Causal Forcing++ 与非对称 DMD 联训的稳定性、长 rollout 的累积漂移控制还可以披露更多 2. NAVA：原生音视频对齐联合生成6.3B Native Audio-Visual Alignment for Generation | 百度 ERNIE | arXiv:2605.30073 关键词：音视频联合生成·原生对齐·MMDiT·音色可控·百度 前序问题：联合音视频生成要做到时序同步 + 语义连贯，但现有开源方案要么走「双塔 + 后验对齐」（弱化细粒度音视频协同演化），要么走「三模态全统一」（把语义条件和底层同步耦死在一起）——两条路线都有结构性缺陷 本文贡献：NAVA：context-conditioned 的原生音视频对齐框架。先在专用交互空间建立音视频对应关系，再用外部 context 条件化联合去噪。用 Align-then-Fuse MMDiT 架构实例化，从「模态感知的音视频对齐」平滑过渡到「模态共享的联合去噪」；并提出 Timbre-in-Context Conditioning，把参考音色线索关联到对应语音片段，实现可控语音音色 实验效果：在 Verse-Bench 和 Seed-TTS 上配合用户研究表明：仅用 6.3B 参数即取得更优视频质量、精确的音视频同步、有竞争力的音频质量，以及更强的参考音色可控性 批判点评：「先对齐后融合」而非「一上来全统一」的设计直击双塔 / 三模态两条路线的痛点，6.3B 拿下多项指标性价比很高；Timbre-in-Context 把音色可控做进 context 是干净的设计。但「专用交互空间 + 联合去噪」的两阶段是否引入额外训练复杂度、对更长音视频的扩展性仍需观察 3. Gamma-World：多智能体生成式世界模型 Gamma-World: Generative Multi-Agent World Modeling Beyond Two Players | NVIDIA, 清华大学 | arXiv:2605.28816 关键词：多智能体·世界模型·Ro…

AIGC 每日速读|2026-05-28|北大OSP-Next视频生成跨硬件加速
type: item
date: 2026-05-28T13:10:07+08:00
description: 今日 AIGC 论文速览 今日共 11 篇 · 视频生成全栈加速 4 篇 · 视频生成新能力 2 篇 · 音频统一生成 2 篇 · 语音合成与编辑 2 篇 · 扩散模型对齐 1 篇 重点论文标题列表 OSP-Next：稀疏+量化+RL全栈视频生成1.64x PARE：视频DiT结构剪枝+动态路由 ⚡ Quantized Keys Steal Attention：KV缓存量化的Jensen偏差校正 SVDQuant-GPTQ：W4A4量化Wan2.2-I2V省内存59.3% Dasheng AudioGen：首个文生混合音频场景统一模型 今日论文速览 1. OSP-Next：稀疏+量化+RL全栈视频生成1.64x OSP-Next: Efficient High-Quality Video Generation with Sparse Sequence Parallelism, HiF8 Quantization, and Reinforcement Learning | 北大袁粒组, 华为 | arXiv:2605.28691 关键词：视频生成·稀疏注意力·序列并行·HiF8·北大袁粒组 ⚠️ 前序问题：Diffusion Transformer 在视频生成上已经能出好东西，但 full attention 二次开销死死压住效率。前人方案各做一段（稀疏 / 量化 / 蒸馏），缺一套能同时打通通信、计算、精度的端到端方案——尤其在「多卡序列并行」上和「跨国产硬件」上 本文贡献：OSP-Next：把稀疏注意力 + 序列并行 + 量化 + RL 后训练全栈打通的高效 T2V 框架。Skiparse-2D Attention 在空间维做 token-wise + group-wise 稀疏并保留 FlashAttention 兼容；提出 Sparse Sequence Parallelism (SSP) 用一次 All-to-All 切换稀疏模式，相比 Ulysses SP 通信量降低 75%；HiF8 量化支持 8-bit 联合训练 + 稀疏 fine-tune；Mix-GRPO 后训练弥补稀疏模型的质量回退 实验效果：VBench 总分 83.73% 超越 Wan2.1 基线；5 秒 720P/768P 设置下，H200 单 GPU 加速 1.64×，8 GPU 加速 1.52×；OSP-Next-HiF8 仅掉 0.4% 分数即可在国产昇腾 Ascend 950PR 上拿到 1.69× 和 2.27× 加速——是少见的同时验证国际/国产硬件的视频生成加速方案 批判点评：「稀疏注意力 + 序列并行 + 量化 + RL」四件套全栈打通，每一件单独不算新，但 SSP 把通信量直接打掉 75% 是非常硬的工程数字；跨 H200 + 昇腾的双硬件验证为国产硬件视频生成提供了稀缺的实证。但 Skiparse-2D 是 fixed pattern，对极复杂运动场景的可适配性需要看；Mix-GRPO 与 SSP 联训的稳定性细节披露还可以更多 2. PARE：视频DiT结构剪枝+动态路由 PARE: Pruning and Adaptive Routing for Efficient Video Generation | 港中文 CUHK, 上海 AI Lab, 悉尼大学 | arXiv:2605.27336 关键词：视频 DiT·结构剪枝·动态路由·Wan2.1-14B·上海 AI Lab ⚠️ 前序问题：Video DiT 又宽（block 宽）又深（架构深）又要多步采样，部署成本极高。前人通过压宽/压深/压步数减成本，但都 commit 到固定架构——不能针对单个输入或不同去噪阶段动态调整 本文贡献：PARE：把宽度剪枝和深度自适应路由联合做。宽度上观察到 attention head 自然分化为空间 vs 时序角色，设计区分两类的 importance scoring 避免「运动关键的 temporal head」被过早剪掉；深度上训轻量 router 以 denoising timestep + 视觉内容为条件，动态选择每步执行哪些 block——实现「按输入动态计算」而非静态删除。两阶段 progressive pipeline 先用蒸馏修复宽度剪枝的质量损失，再联合优化 student + router 解耦学习目标 实验效果：在 Wan2.1-14B 上对 I2V 和 T2V 都大幅降低每步算力且保住 VBench 各维度质量；与 step 蒸馏天然可组合进一步加速——把「静态剪枝」时代翻篇成「动态路由按需算」 批判点评：「区分空间/时序 head 重要性 + denoising-step 条件的 block router」两个…

AIGC 每日速读|2026-05-26|百度ERNIE-Image开源8B DiT追平闭源
type: item
date: 2026-05-26T12:52:29+08:00
description: 今日 AIGC 论文速览 今日共 11 篇 · 国产开源文生图基础模型 1 篇 · 音视频联合生成与编辑 3 篇 · 视频生成训练范式革新 2 篇 · few-step 蒸馏与自回归视频蒸馏 2 篇 · 推理时自适应与视频编辑 3 篇 重点论文标题列表 ERNIE-Image：百度8B DiT开源逼近闭源SOTA Baton：首引语义蓝图驱动音视频联合生成 ⚡ SpongeBob：首个端到端音视频联合编辑Sync+30% StreamChar：长时流式角色音视频实时生成 PixelWizard：原生2K/4K视频生成10倍加速 今日论文速览 1. ERNIE-Image：百度8B DiT开源逼近闭源SOTA ERNIE-Image Technical Report | 百度 Baidu ERNIE Team | arXiv:2605.25347 关键词：ERNIE-Image·百度·8B DiT·MT-DMD 蒸馏·industrial-grade ⚠️ 前序问题：开源文生图模型与闭源顶级系统在指令跟随、文字渲染、美学质量上仍有明显差距。差距主要来自两件事：预训练数据噪声大且长尾概念覆盖差；后训练人类偏好对齐的稳定性不足，蒸馏期间还会出现 capability drift（蒸馏前能做的事，蒸馏后做不到了） 本文贡献：ERNIE-Image：8B 单流 DiT 架构开源文生图基础模型。预训练用 bottom-up 数据管线（细粒度分类 + 富 caption + 美学评估 + 分层采样）压噪同时保长尾；后训练 top-down 高需求场景 + 多样化 prompt + 稳定化 DPO；ERNIE-Image-Turbo 实现 8-NFE 高效生成，配套 MT-DMD 蒸馏算法缓解 capability drift。配套发布 industrial-grade ERNIE-Image-Aes 美学模型和 ERNIE-Image-Aes-1K benchmark（首个针对真实场景的美学评测基准） 实验效果：开源模型中达到 leading 表现，在指令跟随/文字渲染/美学三项接近顶级闭源商业模型；模型权重和美学评测资源全部开源，覆盖完整工业流水线（包括 Prompt Enhancer 把简短意图扩展为结构化视觉描述） 批判点评：「8B DiT + bottom-up 预训练 + top-down 后训练 + 稳定 DPO + Turbo 蒸馏」是教科书级的工业开源大模型训法，单独哪一项都不算新颖，但全部端到端打通、配套基础设施 + 评测开源是最大贡献。但闭源 SOTA（GPT-Image / Imagen 4 / Midjourney v7）的差距具体几何缺乏精确量化对比，且 industrial-grade aesthetic model 的偏好可能强烈反映中文用户审美，国际场景适用性需观察 2. Baton：首引语义蓝图驱动音视频联合生成 Baton: Explicit Semantic Blueprints for Joint Video-Audio Generation | 复旦大学, 腾讯混元 | arXiv:2605.25195 关键词：音视频联合生成·explicit planning·VA-Planner·腾讯混元·Relative RoPE ⚠️ 前序问题：开源扩散模型做音视频联合生成时，两个模态的去噪轨迹各自为政，导致音画不同步、长时一致性差。根因：现有方法用现成 encoder 的粗粒度 text embedding 引导音/视频去噪——这丢掉了细粒度语义，更关键的是缺少一个跨模态的「长 horizon 共享规划」 本文贡献：提出 Baton：首个引入 explicit semantic planning 的音视频联合生成框架。VA-Planner（带双语义对齐塔的多模态 LLM）让可学习 query 同时 cross-attend 视频和音频特征，吐出一对语义对齐的音/视频 planned token（关键帧级蓝图）；这些 plan token 通过 cross-attention 注入扩散 backbone，与粗 text embedding 互补；进一步提出 Relative Semantic RoPE 把 planned token 和 latent 映射到共享时空坐标系，让 latent 准确 attend 到对应语义线索 实验效果：在标准音视频联合生成 benchmark 上定性定量都显著超过基线；首次把「先规划后渲染」的范式从单模态扩散扩展到跨模态联合扩散——和昨天 Bernini「MLLM 规划 + DiT 渲染」是同向延续 批判点评：「explicit semantic planning」做跨模态…

AIGC 每日速读|2026-05-25|字节Bernini让MLLM规划DiT渲染视频
type: item
date: 2026-05-25T12:10:08+08:00
description: 今日 AIGC 论文速览 今日共 11 篇 · 统一视频生成与编辑 2 篇 · Unified Audio 与音乐生成 2 篇 · 文生图基础架构与高清解码 3 篇 · 视频世界模型与可控生成 2 篇 · 高效推理与长上下文 2 篇 重点论文标题列表 Bernini：MLLM做语义规划DiT做像素渲染 StepAudio 2.5：单一音频基础模型三任务全SOTA ⚡ PiD：512潜变量→2048图像 <1秒解码 SCOPE：首个跨游戏FPS世界模型zero-shot迁移 DecQ：8个查询+3.9%算力把RAE重建拉满 今日论文速览 1. Bernini：MLLM做语义规划DiT做像素渲染 Bernini: Latent Semantic Planning for Video Diffusion | 字节跳动 Bernini Team | arXiv:2605.22344 关键词：统一视频生成·MLLM 规划·DiT 渲染·SA-3D RoPE·CoT ⚠️ 前序问题：MLLM 擅长跨模态推理与语义对齐，扩散模型擅长高保真像素合成——但目前两条路线要么混入一个端到端 unified model（损失各自强项），要么靠 adapter 松耦合（语义传递不充分）。视频生成与编辑亟需一种新分工，能把 MLLM 的语义规划能力和 DiT 的像素渲染能力同时榨干 本文贡献：提出 Bernini 统一视频生成与编辑框架：MLLM 规划器直接在 ViT embedding 空间预测目标语义表征（不是文本），DiT 渲染器以这个语义 plan 为主条件，文本特征 + 编辑场景下的源视频 VAE 特征做辅助引导。规划器和渲染器分开训练 + 轻量协同微调，保住各自预训练能力。引入 SA-3D RoPE（Segment-Aware 3D RoPE）处理多视觉输入，并在规划器中引入 CoT reasoning 把「理解」翻译成「生成指令」 实验效果：在多项视频生成与视频编辑 benchmark 上达到 SOTA；编辑任务上 MLLM 的预训练理解力可直接迁移为强泛化能力——挑战性编辑场景下尤其明显 批判点评：「MLLM 当规划器、扩散模型当渲染器」是非常合理的下一代统一架构分工——既避免了端到端 unified model 的能力打架，也比 adapter 路线传递了更丰富的语义。但论文用 ViT embedding 而非文本作为接口让组件互换性变差，规划器换到其他 MLLM 需要重新对齐；SA-3D RoPE 在多视觉输入场景的扩展上限（如 5+ 参考图）未充分测试 2. StepAudio 2.5：单一音频基础模型三任务全SOTA StepAudio 2.5 Technical Report | 阶跃星辰 StepFun | arXiv:2605.23463 关键词：Unified Audio·ASR·TTS·实时对话·RLHF ⚠️ 前序问题：Unified audio-language model 是大趋势，可现实是它们在 ASR/TTS/实时对话三件事上常常打不过专用系统——语义理解、生成合成、低延迟对话天生有结构与目标差异。如何让一个 backbone 同时压过三个专用 SOTA 是开放挑战 本文贡献：StepAudio 2.5 把「模态接口统一」与「目标分化」分两层处理：文本与音频共享多模态表征空间作为底座，任务特化由「数据构造 + 优化目标 + 解码策略」三件事决定。重头戏是把 post-training 从标准 SFT 升级为「任务定制 RLHF」——ASR 用可验证 multi-token decoding 提速、TTS 用 preference-based RLHF + context-rich supervision 保表现力、Realtime 用 generative reward modeling 框架优化人格一致与低延迟 实验效果：在 ASR / TTS / Realtime 三个方向的标准 benchmark 上同时达到 SOTA，证明「单一音频语言基础模型在三个目标上压过专用系统」是可行的——RLHF 是统一 backbone「分化部署」的关键钥匙 批判点评：把「目标分化交给 RLHF」是非常聪明的分工——既保住统一架构的训练效率，又给三个任务留出独立优化空间。但论文的 RLHF 训练成本巨大且对各任务的奖励信号设计依赖深，落地复现门槛高；与 GPT-4o / Gemini 这种闭源多模态对话模型的实时对话直接对比缺失 3. PiD：512潜变量→2048图像 <1秒解码 PiD: Fast and High-Resolution Latent Decoding with Pixel Diffusion | NVI…

AIGC 每日速读|2026-05-21|智能编辑成统一模型通用任务Uni-Edit
type: item
date: 2026-05-21T13:24:56+08:00
description: 今日 AIGC 论文速览 今日共 13 篇 · 统一多模态与图像编辑 2 篇 · 视频生成与编辑 5 篇 · 高效推理与稀疏注意力 3 篇 · 安全与可控生成 2 篇 · 图像复原与评测 2 篇 重点论文标题列表 Uni-Edit：智能编辑成为统一模型唯一训练任务 FullFlow：只训LoRA把T2I升级成双向多模态 ⚡ DVG：时空联合自适应HunyuanVideo提速7倍 BA-Att：块预降采样稀疏注意力提速7倍 FlowLong：滑窗加流形约束推理期出长视频 今日论文速览 1. Uni-Edit：智能编辑成为统一模型唯一训练任务 Uni-Edit: Intelligent Editing Is A General Task For Unified Model Tuning | CUHK MMLab | arXiv:2605.21487 关键词：UMM 统一多模态·智能图像编辑·通用任务·BAGEL·Janus-Pro ⚠️ 前序问题：统一多模态模型（UMM，理解+生成+编辑三件事一起做）当前主要靠混合多任务训练。但任务之间天生冲突，逼出了复杂的多阶段 pipeline、海量数据混合和各种平衡 trick——结果只是性能折中而非真正互相增强 本文贡献：提出 Uni-Edit：智能图像编辑作为 UMM tuning 的「第一个通用任务」。一个任务、一个训练阶段、一个数据集就能同时提升理解/生成/编辑三种能力。为此构建首个自动化可扩展智能编辑数据合成 pipeline：把多样 VQA 数据转化为带嵌入问题和嵌套逻辑的复杂编辑指令，得到 Uni-Edit-148k 数据集（reasoning-intensive 指令 + 高质量编辑图像） 实验效果：BAGEL 与 Janus-Pro 上仅用 Uni-Edit 单任务训练即获得三种能力的全面增强，无需任何辅助操作；模型/数据/代码已开源在 HuggingFace 和 GitHub 批判点评：「编辑作为通用任务」的洞察是范式级——编辑天生需要「理解 + 生成」两件事，这是其作为通用任务的根本理由；但 Uni-Edit-148k 是 VQA 数据合成的，复杂场景下指令质量上限仍受 VQA 数据集决定；BAGEL/Janus-Pro 之外能否泛化到更多 UMM（OmniGen/UniGen）需要后续验证 2. FullFlow：只训LoRA把T2I升级成双向多模态 FullFlow: Upgrading Text-to-Image Flow Matching Models for Bidirectional Vision-Language Generation | ETH Zürich, Google Zurich | arXiv:2605.20316 关键词：统一多模态·LoRA 升级·Rectified Flow·双向生成·参数高效 ⚠️ 前序问题：现代 T2I 扩散模型有强视觉先验，但只暴露在单向 text→image 生成。从 T2I 衍生的统一视觉语言模型要么靠大规模联合预训练，要么大幅重训文本通路——两者都浪费了 T2I backbone 已经学到的强图像先验 本文贡献：提出 FullFlow 参数高效配方：只训 LoRA 适配器和轻量 text head 就把预训练的 rectified-flow T2I 模型升级成双向 vision-language 生成器。图像保持原生连续 flow，文本走离散 insertion 过程；图像/文本独立 timestep 让推理变成「二维生成空间」中的轨迹选择，单 backbone 同时支持 text→image / image→text / 联合采样 / partial-text 预测 实验效果：在 SD3 上同等可训参数和 LoRA rank 下，T2I FID 62.7 → 31.6，I2T CIDEr 2.0 → 99.4（远超之前 SOTA Dual Diffusion）；峰值 VRAM 从 ~84GB 降到 ~38GB，吞吐 8×（双 RTX A5000 训 24h，仅训 ~5% backbone 参数）；同样配方迁移到 FLUX.1-dev 并支持 partial-text 做下游 VQA 批判点评：5% 参数开销实现双向多模态是非常高 ROI 的工程贡献——把扩散视觉先验「升级 vs 重建」拉到了正确选择；但 image→text CIDEr 99.4 vs Dual Diffusion 2.0 的对比量级悬殊，可能反映 baseline 设置问题；与原生统一模型（BAGEL/Janus）的端到端能力对比缺失 3. DVG：时空联合自适应HunyuanVideo提速7倍 Dynamic Video Generati…

AIGC 每日速读|2026-05-20|视频生成补物理常识NEWTON
type: item
date: 2026-05-20T10:15:20+08:00
description: 今日 AIGC 论文速览 今日共 4 篇 · 物理常识与可控视频生成 2 篇 · 世界模型与实时交互 1 篇 · 高效音频生成 1 篇 重点论文标题列表 NEWTON：Agent 编排物理工具链补条件提物理常识 IAMFlow：免训练身份记忆解决长叙事视频漂移 Stable Audio 3：H200 上 2 秒生成数分钟变长音频 Incantation：自然语言每0.25秒控多实体19.7FPS 今日论文速览 1. NEWTON：Agent 编排物理工具链补条件提物理常识 NEWTON: Agentic Planning for Physically Grounded Video Generation | 浙江大学, 香港理工大学, IROOTECH/三一集团 | arXiv:2605.18396 关键词：视频生成·物理常识·Agentic Planning·VideoPhy-2·Flow-GRPO 前序问题：视频生成模型画面好看但系统性违反物理常识——VideoPhy-2 上最强模型 joint accuracy 仅 32.6%。论文把根源诊断为「条件规约瓶颈」：文本 prompt 是物理世界的有损压缩，遗漏了真正决定动力学的参数（速度/质量/碰撞角度），单纯堆模型容量补不回来从未被指定的信息 本文贡献：提出 NEWTON 框架：把视频生成「降级」为 agent 工具箱中的一个动作，由可学习的 planner 编排关键帧生成、科学计算、prompt 改写等物理感知工具构造丰富条件，再用 verifier 闭环迭代；planner 是唯一可训练组件，在多轮真实交互中用 Flow-GRPO 在线优化。提出物理条件需满足的三条性质：sufficiency / dynamism / verifiability 实验效果：VideoPhy-2 上 joint accuracy 显著提升：LTX-Video 21.4% → 29.7%（+8.3pp），Veo-3.1 30.7% → 37.4%（+6.7pp），关键是不修改任何视频生成器底模，只改 planner 批判点评：把视频生成嵌入 agent loop 是个聪明的 reframe——既然底模拿不到完整物理参数就别强求底模，把信息构造交给可推理的 planner；但 Flow-GRPO 的训练成本不低，物理工具链对生成时延的影响论文未充分披露，verifier 能否在更多元物理现象上稳定收敛仍待验证 2. IAMFlow：免训练身份记忆解决长叙事视频漂移 Advancing Narrative Long Video Generation via Training-Free Identity-Aware Memory | 浙江大学, 腾讯优图, 华中科大, 上海交大 | arXiv:2605.18733 关键词：长视频生成·身份记忆·训练免微调·叙事生成·NarraStream-Bench 前序问题：自回归长视频生成在视觉保真度和交互上进步快，但长序列里身份漂移、角色重复、属性丢失的问题严重；现有方案要么用预定义策略压缩历史帧，要么靠粗糙的隐式注意力检索关键帧，对「带角色切换的演化型 prompt」都处理不好 本文贡献：提出 IAMFlow 训练免微调身份感知记忆框架：用 LLM 从每个 prompt 抽实体并赋予全局唯一 ID，建立身份记忆；用 VLM 异步从渲染帧验证并修正属性，把隐式相似度匹配换成显式实体追踪。配套异步视觉验证 + 自适应 prompt 切换 + 模型量化的推理加速流水线，并发布 NarraStream-Bench 长叙事流式视频评测基准（324 个多 prompt 脚本） 实验效果：NarraStream-Bench 上整体最佳，比最强 baseline 高 2.56 分；60 秒多 prompt 生成相比最高效 baseline 还有 1.39× 加速，做到「质量更好且更快」 批判点评：把身份当作显式可寻址符号、用 VLM 异步验证属性，是把 agentic memory 思想正式带进长视频生成的工作；但训练免微调依赖 LLM/VLM 的稳定性和延迟，多角色密集交互场景下全局 ID 解析是否还稳健仍是开放问题；NarraStream-Bench 的 324 个脚本规模偏小，对极端长视频（>3 分钟）的覆盖度有限 3. Stable Audio 3：H200 上 2 秒生成数分钟变长音频 Stable Audio 3: Fast Latent Diffusion for Variable-Length Audio Generation | Stability AI | arXiv:2605.17991 关键词：音频生成·latent diffusion·变长生…

AIGC 每日速读|2026-05-19|长视频生成FP4训推全栈LongLive-2.0
type: item
date: 2026-05-19T13:15:52+08:00
description: 今日 AIGC 论文速览 今日共 13 篇 · 长视频生成与训推优化 2 篇 · 扩散推理加速与量化 4 篇 · 视频编辑与实时特效 2 篇 · 统一多模态生成 1 篇 · 音频生成与综述 2 篇 · 扩散 RL 后训练 2 篇 重点论文标题列表 LongLive-2.0：NVFP4 长视频生成训推全栈提速 2.15× TACache：Rectified Flow 训练免训练加速 4.14× Aurora：VLM Agent 把模糊指令拆解给视频编辑器 Lance：原生统一图像视频理解生成 MoE 模型 StreamingEffect：单 H200 实时 720p 人像视频特效 今日论文速览 1. LongLive-2.0：NVFP4 长视频生成训推全栈提速 2.15× LongLive-2.0: An NVFP4 Parallel Infrastructure for Long Video Generation | NVIDIA | arXiv:2605.18739 关键词：长视频生成·NVFP4·序列并行·AR 视频扩散·Song Han 前序问题：长视频生成的训练和推理同时卡在显存和速度上：现有 Self-Forcing 系列依赖 ODE 初始化 + DMD 蒸馏，流程冗长；推理端把 KV cache 与计算精度压不下去，使得分钟级、多镜头、可交互的 AR 视频生成在大模型规模下难以落地 本文贡献：提出 LongLive-2.0：首个 NVFP4 端到端长视频生成训练 + 推理基础设施。(1) 训练侧的 Balanced SP——把 teacher-forcing 布局与序列并行（SP）协同设计，在每个 rank 上配对干净历史 + 噪声目标的时间块，并搭配 SP-aware 分块 VAE 编码；(2) 直接把扩散模型微调成长时多镜头交互式 AR 模型，跳过 ODE 初始化 + DMD 蒸馏；(3) 推理侧 Blackwell 上跑 W4A4 NVFP4，KV cache 也量化到 NVFP4，配合异步流式 VAE 解码 实验效果：训练加速 2.15×、推理加速 1.84×；LongLive-2.0-5B 在保持 benchmark 强表现的同时达到 45.7 FPS 推理；可独立 LoRA 切换为 4 步 / 2 步实时生成模式，是首个面向长视频生成的 NVFP4 训推一体系统 批判点评：把 NVFP4 这种 Blackwell 新精度从推理推到训练全链路是工程级里程碑，5B 跑出 45.7 FPS 把长视频 AR 推到了实时门槛；但 NVFP4 对硬件的强绑定限制了非 Blackwell 集群的复现路径，量化 KV cache 在多镜头切换时的累积误差也值得长期追踪 2. TACache：Rectified Flow 训练免训练加速 4.14× Accelerating Rectified Flow Models via Trajectory-Aware Caching | 上海交大, 军事科学院, 华为 | arXiv:2605.16789 关键词：Rectified Flow·训练-free 加速·缓存·正交分解·扩散推理 前序问题：扩散与 Rectified Flow 模型靠迭代评估速度场出图/出视频，计算昂贵；现有 cache 方法靠跳步加速，但粗略的近似在长跳步区间累积误差大，激进加速下质量明显劣化 本文贡献：提出 TACache（Trajectory-Aware Cache）训练-free 加速框架，遵循「先跳步后补偿」范式：对 RF 轨迹上离散速度加速度做正交分解（平行 + 正交残差），分离每步近似误差的幅值与方向来源；离线阶段用幅值 / 方向累积阈值生成跳步表，在线阶段结合样本历史正交方向重构被跳过的速度，无需额外模型评估 实验效果：在 BAGEL、FLUX.1-dev、Wan2.1-1.3B 上分别实现文生图 4.14×、文生视频 2.11× 加速；在所有 reference-based fidelity 指标上一致优于已有 cache 类方法 批判点评：「先跳步后补偿」+ 速度加速度正交分解，把 cache 类方法从经验调参推到了误差可控的工程范式；但分解效果对模型与数据集分布敏感，离线统计在 prompt 分布漂移时是否仍稳定，还需要更长尾的验证 3. Aurora：VLM Agent 把模糊指令拆解给视频编辑器 Aurora: Unified Video Editing with a Tool-Using Agent | 罗切斯特大学, Adobe | arXiv:2605.18748 关键词：视频编辑·VLM Agent·工具调用·统一扩散·欠规范请求 前序问题：现有统一视频编辑模型把文本、…

AIGC 每日速读|2026-05-18|14B视频对齐单步训练Flash-GRPO
type: item
date: 2026-05-18T11:32:41+08:00
description: 今日 AIGC 论文速览 今日共 7 篇 · 视频扩散对齐与定制 2 篇 · 图像生成几何与少步推理 2 篇 · 多镜头视频与实体一致性 1 篇 · 3D 重建与世界模型 2 篇 重点论文标题列表 Flash-GRPO：14B 视频对齐单步训练即超全轨迹 Spherical-FM：球面插值贴合潜空间路径 ⚡ Sphere-Latent-Enc：解耦图像编码器与球面去噪 EntityBench：多镜头视频实体一致性基准 FashionChameleon：单卡 23.8 FPS 实时换装 今日论文速览 1. Flash-GRPO：14B 视频对齐单步训练即超全轨迹 Flash-GRPO: Efficient Alignment for Video Diffusion via One-Step Policy Optimization | 浙江大学, 京东 | arXiv:2605.15980 关键词：视频扩散·GRPO 对齐·单步训练·时间步分组·14B 大模型 ⚠️ 前序问题：GRPO 已成为对齐视频扩散模型与人类偏好的关键工具，但训练 14B 视频扩散模型动辄需要数百 GPU 天；现有效率方法靠在时间步上做滑动窗口子采样，根本上破坏了优化稳定性，且无法逼近全轨迹训练的对齐质量 本文贡献：提出 Flash-GRPO 单步训练框架：(1) Iso-Temporal Grouping 通过 prompt 内部的时间一致性消除时间步混淆方差，把策略表现与时间步难度解耦；(2) Temporal Gradient Rectification 中和不同时间步的尺度因子，防止梯度幅值跨时间步剧烈漂移；最终单步 GRPO 即可超越全轨迹训练的对齐质量 实验效果：在 1.3B 到 14B 视频扩散模型上验证：训练显著加速、稳定性优于全轨迹基线，对齐质量达到 SOTA，让 14B 视频对齐从「数百 GPU 天」级实验变得可负担 批判点评：把视频 GRPO 的瓶颈精准定位到「时间步混淆 + 梯度尺度漂移」并各个击破，工程上极具实用性；但单步训练对教师 reward 噪声的鲁棒性、与 Causal Forcing 类少步 AR 视频的兼容性还需进一步验证 2. Spherical-FM：球面插值贴合潜空间路径 Aligning Latent Geometry for Spherical Flow Matching in Image Generation | Virginia Tech, fal | arXiv:2605.15193 关键词：Flow Matching·球面几何·潜空间·slerp·图像生成 ⚠️ 前序问题：潜空间 flow matching 通常在高斯噪声与 VAE 潜在变量之间走线性路径，但两端点都集中在薄薄的球壳上，欧式弦线在每一步都「离开了壳」——即使预处理对齐了半径，路径仍然不在真实的数据流形上 本文贡献：把每个潜在 token 分解为「径向 + 角度」两个分量，用 swap 探针证明感知和语义内容主要由方向承载、径向贡献远小于此；据此把数据潜变量投影到固定 token 半径，用高斯噪声的径向投影作为球面先验，冻结 encoder 微调 decoder，并把线性插值替换为球面插值（slerp）——测速目标因此在构造上变成纯角度，路径全程贴在球面上 实验效果：在多种图像 tokenizer 下一致改善 ImageNet-256 的类条件 FID；扩散网络结构无需改动、不引入辅助 encoder 或表征对齐目标，是一条极简但有效的几何修复路径 批判点评：回到流形几何本身解决「半径漂移」问题，理论清晰、实现极简——这是少有的「几乎零代码改动就涨点」的范式工作；但球面假设是否对所有 VAE 潜空间都成立、对 video latent 这种时空联合分布是否仍适用，还需更广验证 3. Sphere-Latent-Enc：解耦图像编码器与球面去噪 Efficient Image Synthesis with Sphere Latent Encoder | MBZUAI | arXiv:2605.15592 关键词：少步图像生成·球面潜空间·解耦训练·Sphere Encoder·推理加速 ⚠️ 前序问题：consistency 与 meanflow 类少步生成虽然推理便宜，但训练不稳定、可扩展性差；近期 Sphere Encoder 能少步出图，却需要在像素空间和潜空间间反复切换，重建与生成挤在同一架构里互相打架 本文贡献：把框架解耦为「固定预训练图像编码器 + 独立的球面潜在去噪模型」，完全在球面潜空间里训练去噪模型——训练和推理都不再需要反复跨像素/潜空间切换，重建和生成各自专精，互不掣肘 实验效果：在 Animal-Faces、Oxfo…

AIGC 周末专题|2026-05-17|实时自回归视频生成加速
type: item
date: 2026-05-16T16:14:40+08:00
description: AIGC 周末专题深度解读：实时自回归视频生成：从蒸馏加速到流式交互的范式突破 人工智能炼丹君 整理 | 2026年5月17日（周日） 覆盖时间：2026-05-11 ~ 2026-05-16 本期概述 本期 AIGC 周末专题聚焦实时自回归视频生成：从蒸馏加速到流式交互的范式突破方向，精选 8 篇代表性论文进行深度解读。 方向分布： 自回归蒸馏加速 4 篇 (Causal Forcing++, AnyFlow, RAVEN, CDM) 流式推理与 KV Cache 优化 3 篇 (Forcing-KV, SWIFT, HSA) 世界模型与多镜头叙事 2 篇 (SANA-WM, CausalCine) 含 NVIDIA/MIT 联合 × 2 技术路线与时间线 基础蒸馏时代（2022.06 — 2024.06） 描述：Progressive Distillation 开创渐进蒸馏路线，Consistency Models 提出端点一致性映射，少步生成从理论走向实践。 关键节点： 2022.06：Progressive Distillation：渐进蒸馏开山作 2023.03：Consistency Models：一步生成理论突破 2023.12：DMD/DMD2：分布匹配蒸馏 2024.06：SD-Turbo/SDXL-Turbo：1-4 步商用 因果 AR 蒸馏兴起（2024.06 — 2025.12） 描述：Self Forcing 开创 AR 视频蒸馏范式，Causal Forcing 将 chunk-wise 4 步推向可用，流式视频生成原型出现。 关键节点： 2024.09：Self Forcing：AR 视频蒸馏开创 2025.02：Causal Forcing：chunk-wise 4 步实用 2025.06：Genie3：action-conditioned 世界模型 2025.12：LongLive：长视频流式生成 实时化爆发期（2026.01 — 2026.05） 描述：Frame-wise 蒸馏、KV Cache 压缩、无训练加速三线并进，实时交互式视频生成从实验室走向产品。 关键节点： 2026.03：CDM：连续时间分布匹配突破离散瓶颈 2026.05：Causal Forcing++：frame-wise 2 步实时 2026.05：AnyFlow：Flow Map 恢复步数可扩展性 2026.05：Forcing-KV/SWIFT：单卡 20-29 FPS 世界模型与叙事融合（2026.03 — 未来） 描述：实时 AR 视频生成与世界模型、多镜头叙事融合，从'生成画面'走向'仿真世界'。 关键节点： 2026.05：SANA-WM：消费级 GPU 分钟级世界模型 2026.05：CausalCine：多镜头叙事 AR 生成 未来：实时世界仿真 + 用户交互式导演 1. Causal Forcing++：因果一致性蒸馏实现 Frame-wise 2 步实时视频生成：清华 TSAIL 将因果 AR 蒸馏从 chunk-wise 4 步推进到 frame-wise 2 步，首帧延迟降低 50% 论文: Causal Forcing++：因果一致性蒸馏实现 Frame-wise 2 步实时视频生成 arXiv: 2605.15141 机构: Tsinghua TSAIL, 生数科技 (Shengshu) 1.1 研究动机 核心问题： Frame-wise AR 蒸馏的初始化策略与少步目标错位 实时交互式视频生成需要低延迟、流式、可控的 rollout。Causal Forcing 等先驱已经证明 chunk-wise 4 步蒸馏的可行性，但 chunk 粒度过粗——每生成 16 帧需 4 步 DiT forward pass，首帧延迟仍以秒计。如果能做到 frame-wise 1-2 步，每帧只需 1-2 次 forward pass，延迟可再降一个量级。问题是：现有蒸馏初始化策略要么目标错位、要么不能少步生成、要么算力大到无法 scale。 前序工作及局限： Causal Forcing：Chunk-wise 4 步成功但延迟仍高 Consistency Models：提供一致性蒸馏理论基础 与前序工作的本质区别： Causal CD 只需一次教师 ODE 步在线监督，三阶段初始化解决冷启动 1.2 方法原理 Causal Forcing++ 解决的核心问题是：如何在 frame-wise 粒度做高效的因果 AR 蒸馏？关键观察：Causal Consistency Distillation 学的流图与 Causal ODE 蒸馏完全等价，但训练信号更简洁——只需教师模型做一步 ODE 更新，学生学习匹…

AIGC 每日速读|2026-05-15|实时视频2步出帧Causal Forcing++
type: item
date: 2026-05-15T13:04:25+08:00
description: 今日 AIGC 论文速览 今日共 8 篇 · 实时 AR 视频与世界模型 3 篇 · 相机控制与视频生成 2 篇 · 图像编辑持续学习 1 篇 · 扩散模型 RL 后训练 1 篇 · 视频世界模型评测 1 篇 重点论文标题列表 Causal Forcing++：因果一致性蒸馏 Warp-as-History：把相机引起的形变直接转化为「相机扭曲 ACE-LoRA：动态正则化框架 RefDecoder：参考条件视频 VAE decoder DiffusionOPD：多任务训练范式 今日论文速览 1. Causal Forcing++：因果一致性蒸馏 Causal Forcing++: Scalable Few-Step Autoregressive Diffusion Distillation for Real-Time Interactive Video Generation | 清华 TSAIL, 生数科技 | arXiv:2605.15141 关键词：少步AR视频·因果一致性蒸馏·实时交互生成·世界模型·Genie3 前序问题：实时交互式视频生成需要低延迟、流式、可控的 rollout。现有自回归扩散蒸馏在 chunk-wise 4 步取得了不错效果，但 chunk 粒度过粗、采样延迟仍然不可忽略；当尝试更激进的 frame-wise 1-2 步时，少步 AR 学生的初始化策略要么目标错位、要么不能少步生成、要么算力代价大到无法 scale 本文贡献：提出 Causal Forcing++ 因果一致性蒸馏（Causal CD）流水线：核心观察是 Causal CD 学习与 Causal ODE 蒸馏相同的 AR-条件流图，但只需在相邻时间步之间用一次教师 ODE 步在线提供监督，无需预先计算并存储完整 PF-ODE 轨迹——既高效又易优化；进一步把流水线扩展到 Genie3 风格的 action-conditioned 世界模型 实验效果：在 frame-wise 2 步设定下，全面超越 SOTA 4 步 chunk-wise Causal Forcing：VBench Total +0.1、VBench Quality +0.3、VisionReward +0.335，同时首帧延迟降低 50%、Stage 2 训练成本降至约 1/4 批判点评：把蒸馏从 chunk-wise 4 步推进到 frame-wise 2 步，是实时交互式视频生成可用性上的关键一步——把瓶颈识别为「初始化」是非常贴切的诊断；但 1-2 步生成对教师 ODE 误差的放大效应、以及在更复杂 action 条件下的稳定性还需更多压力测试 2. Warp-as-History：把相机引起的形变直接转化为「相机扭曲 Warp-as-History: Generalizable Camera-Controlled Video Generation from One Training Video | 上海交大, 上海 AI Lab | arXiv:2605.15182 关键词：相机控制·视频生成·零样本·伪历史·LoRA 微调 前序问题：相机可控视频生成已经很成熟，但现有方法普遍需要在大规模带相机标注的视频上做后训练（额外的 camera encoder、控制分支、注意力/位置编码改造）；training-free 方案则把代价转嫁到测试时优化或 denoising 时的额外 guidance，依然不便宜 本文贡献：提出 Warp-as-History：把相机引起的形变直接转化为「相机扭曲后的伪历史」，在 frozen 视频生成模型自带的「视觉历史」通路中喂进去——目标帧位置编码对齐、剔除没有有效观测来源的 token，无需训练或架构改动即可零样本服从相机轨迹；可选用一段相机标注视频做轻量 LoRA 微调进一步提升泛化能力 实验效果：在多个数据集上的实验显示：完全 training-free 即可让冻结视频生成模型获得不平凡的相机轨迹跟随能力；只用「一段」相机标注视频做 LoRA 微调，即可在未见视频上同时改善相机贴合度、画质与运动动态 批判点评：把相机可控问题视作「历史 warp」是一个非常优雅的视角，几乎不增加任何训练成本；但 zero-shot 能力依赖底模的「视觉历史」通路是否足够强，没有该通路的扩散视频模型迁移性可能受限；另外极端轨迹下的孔洞填充质量值得关注 3. ACE-LoRA：动态正则化框架 ACE-LoRA: Adaptive Orthogonal Decoupling for Continual Image Editing | 上海交大, vivo AI Lab | arXiv:2605.14948 关键词：持续学习·图像编辑·LoRA·正…