在自动驾驶、机器人导航等领域，3D场景的感知与生成一直是研究热点。然而，传统方法通常将这两个过程分离：生成模型仅仅作为数据增强工具，为下游感知任务提供合成数据。这种方法不仅灵活性有限，生成的场景也往往缺乏对感知任务有价值的细节。

共赢 mda vae fid occscene 2025-10-31 09:51  4

近年来，单步扩散模型因其出色的生成性能和极高的推理效率，在图像生成、文本到视频、图像编辑等领域大放异彩。目前主流的训练方法是通过知识蒸馏，最小化学生模型与教师扩散模型之间的分布差异。然而，现有的方法主要集中在两条平行的理论技术路线上：

北大 imagenet fid luo 单步 2025-10-28 14:57  1

近年来，单步扩散模型因其出色的生成性能和极高的推理效率，在图像生成、文本到视频、图像编辑等领域大放异彩。目前主流的训练方法是通过知识蒸馏，最小化学生模型与教师扩散模型之间的分布差异。然而，现有的方法主要集中在两条平行的理论技术路线上：

neurips fid 单步 imagenet单步 imag 2025-10-28 14:29  3

世界模型本质就是一种视频生成技术，当然它也可以用模拟器仿真测试。世界模型可以生成长尾训练视频，也可以直接用于自动驾驶。目前90%的世界模型都是用来生成训练视频的，摆脱对真实数据集的依赖。自动驾驶的生成模型必须准确地模拟多种因素，例如自车 (ego-vehicl

模型 模态 transformer fid fvd 2025-10-20 23:39  1

近期，上海AI实验室联合悉尼大学、香港中文大学和香港大学的研究团队发表了一项重要研究成果，题为《Understand Before You Generate: Self-Guided Training for Autoregressive Image Gene

实验室 图像 上海 掩码 fid 2025-09-30 17:11  5