人工智能炼丹君 - diffusion
type: channel
link: https://jefxiong.cn/index.php/tag/diffusion/
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|2026-05-27|美团LongCat-Avatar 1.5开源逼近闭源数…
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|2026-05-19|长视频生成FP4训推全栈LongLive-2.0
items: AIGC 每日速读|2026-05-15|实时视频2步出帧Causal Forcing++

AIGC 每日速读|2026-05-28|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|2026-05-27|美团LongCat-Avatar 1.5开源逼近闭源数…
type: item
date: 2026-05-27T10:54:40+08:00
description: 今日 AIGC 论文速览 今日共 7 篇 · 工业级数字人开源对标闭源 1 篇 · 音视频联合生成评测体系 1 篇 · 视觉生成新范式：层级与通道级 2 篇 · DiT 推理加速与可控编辑 2 篇 · 原生多模态架构路线图 1 篇 重点论文标题列表 LongCat-Video-Avatar 1.5：美团数字人开源对标HeyGen LongAV-Compass：首个分钟级音视频生成评测基准 MRT：20B多层透明图像生成超Qwen CVQ：通道级VQ取代patch挑战传统 RT-Lynx：激活稀疏化让DiT GEMM加速1.55x 今日论文速览 1. LongCat-Video-Avatar 1.5：美团数字人开源对标HeyGen LongCat-Video-Avatar 1.5 Technical Report | 美团 LongCat Team | arXiv:2605.26486 关键词：数字人·美团 LongCat·8 NFE 蒸馏·RLHF·开源对标闭源 前序问题：音频驱动视频生成虽然进展飞快，但要做到「商业级稳定性」仍然难——商用场景下需要的不仅是「唇形对得上」，还要全身时序稳定、长视频身份不漂、多人交互/物体交互不崩，并且部署侧推理 budget 严苛 本文贡献：美团 LongCat-Video-Avatar 1.5：以「系统工程 + 生产就绪」而非架构创新为优先项的开源数字人框架。把 audio encoder 升级到 Whisper Large 并精修训练 recipe，做到准确唇形同步 + 全身时序稳定 + 长视频严格身份一致；通过严格数据清洗 + RLHF 训练，泛化到动漫/动物等风格化域，并原生处理多人交互和物体处理这类真实复杂场景；为工业部署引入 advanced step distillation 把推理压到 8 NFE 实验效果：在 500+ 多样测例 benchmark 上的定量指标 + 严格人评显示 v1.5 在 human-likeness 和专家级质量评估上与 HeyGen / OmniHuman 1.5 / Kling Avatar 2.0 等闭源系统打平甚至超越；开源发布拉近了「学术原型」与「商业级部署」的差距 批判点评：美团摆明用「工程优先」的姿态——Whisper Large + 严苛数据 + RLHF + 8 NFE 蒸馏这套组合拳是教科书级的工业打法，公开报告稀缺。但「commercial-grade」更多靠数据规模和清洗，单一架构 trick 不构成壁垒；对标 HeyGen / OmniHuman 1.5 的具体维度需要更详细的 ablation 才能说服业界，且 8 NFE 与 Kling Avatar 2.0 之间的真实人评差距值得追踪 2. LongAV-Compass：首个分钟级音视频生成评测基准 LongAV-Compass: Towards Unified Evaluation of Minute-Scale Audio-Visual Generation Across T2AV, I2AV, and V2AV | 北京大学, Kling, 南大, 上交, 港科广州, 上海 AI Lab | arXiv:2605.26244 关键词：音视频生成·minute-scale·评测基准·T2AV/I2AV/V2AV·北大 前序问题：音视频联合生成正在从「短片段」走向「分钟级长内容」，但现有评测协议几乎都还停留在 5-10 秒文本条件生成；很少支持文本/图像/视频三种条件统一评测，更没说清楚长时间下身份一致性、叙事连贯、音画对齐到底怎么退化 本文贡献：LongAV-Compass：首个面向 minute-long 音视频生成的系统化评测基准。284 个精选测例覆盖 T2AV / I2AV / V2AV 三种输入，按应用场景和生成复杂度组织；统一评测框架结合 MLLM 辅助评估和 DINO-v2 / ArcFace / CLIP / ImageBind 等感知指标，覆盖 20+ 细粒度维度——段内质量、跨段一致性、全局叙事连贯、语义对齐、音画同步全都评 实验效果：在 11 个代表性模型上跑 + 人对齐验证，把当前系统在「保持连贯、保持语义对齐、保持时序一致」上的瓶颈量化呈现；为分钟级音视频生成提供了首个诊断式 testbed——音视频联合生成的「评测短板」正式被补上 批判点评：把音视频联合生成的评测从 5-10s 短片推到分钟级是必要补位——评测落后一直是这个赛道的隐形天花板。20+ 细粒度维度 + MLLM 辅助 + 4 大经典感知模型组合非常综合。但 MLLM 评测本身的偏置是隐忧，DINO-v2/ArcFace/CLIP/ImageBind 的权重融合策略需要更多 ab…

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|2026-05-19|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|2026-05-15|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…