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arXiv：2610.33008v1 发布类型：新 摘要：扩散大型语言模型（dLLMs）通过迭代式掩码去噪实现灵活的生成，但由于在每一步去噪过程中都需要反复重新计算标记表示，因此带来了巨大的推理开销。现有的基于缓存的方法通过在各步去噪中复用中间结果，并且仅在每一步重新计算一部分位置来降低这一开销，这些位置要么按固定的时间间隔选择，要么依据变化的启发式信号确定。相比之下，我们的轨迹实验表明，解码轨迹才是更为相关的指标。当缓存生成的结果始终接近完整去噪轨迹时，其准确性依然较高；误差主要集中在未掩码顺序的偏差上，并且随着较长参考前缀的逐步恢复而逐渐减小。这表明
arXiv：2610.33062v1 发布类型：新 摘要：统一的大型多模态模型（ULMMs）能够通过交错进行的文本-图像生成来执行视觉推理，但生成显式的中间图像会带来显著的计算开销。尽管视觉潜在推理可以解决这一问题，但现有方法大多依赖于无法进行视觉生成的视觉-语言模型（VLMs）。我们提出了一种名为Oddin的新框架，能够在ULMMs中实现潜在的视觉推理。Oddin用紧凑的潜在标记取代中间图像，这些标记完全由理解分支处理，而生成分支则专门用于生成最终输出图像。我们通过离线自蒸馏训练该模型，包含三项优化目标：最终图像生成损失、文本蒸馏损失以及交叉熵损失，用于
arXiv：2610.31721v1 发布类型：新 摘要：在评估成本高昂且约束复杂的高维物理系统时，如何进行优化是科学与工程领域的一项核心挑战。在离线模型基优化（MBO）中，方法必须仅利用固定的数据集来改进设计方案，而不能在测试阶段访问真实的优化目标。然而，现有方法通常存在保守性、对代理模型的无约束利用，或作为静态的推理时间采样器，无法根据精确的物理目标进一步优化候选解。本文提出了一种用于离线模型基优化的可微扩散条件化（D2C）方法，该方法利用了这样一个事实：确定性采样使得反向去噪链相对于条件信号是可微的。D2C将一个 fro
arXiv：2610.31765v1 发布类型：新 摘要：从单个参考视频生成动态场景的多段视频，需要在不同视角之间一致地合成已观测到和未观测到的内容。现有的用于视频扩散的相机控制方法通常依赖于一些架构机制，包括相机嵌入、跨视图注意力以及几何条件化。尽管这些方法对静态场景内容行之有效，但它们往往难以应对那些必须在不同视角及随时间保持一致的精细动态几何结构。我们通过在源自源视频的规范三维空间中采样高斯噪声先验，并将其光栅化为目标摄像机的视角，从而同步扩散过程本身，而非在每个二维图像平面中独立采样。我们的 m
