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ICML 2025 Spotlight | 清华朱军组&NVIDIA提出DDO：扩散/自回归模型训练新范式，刷新图像生成SOTA

ICML 2025 Spotlight | 清华朱军组&NVIDIA提出DDO：扩散/自回归模型训练新范式，刷新图像生成SOTA
文章一作郑凯文为清华大学三年级博士生，研究方向为深度生成模型，曾提出流式扩散模型最大似然估计改进技术 i-DODE，扩散模型高效采样器 DPM-Solver-v3，扩散桥模型采样器 DBIM 以及掩码式离散扩散模型采样器 FHS 等。 清华大学朱军教授团队与 NVIDIA Deep Imagination 研究组联合提出一种全新的视觉生成模型优化范式 —— 直接判别优化（DDO）。 该方法将基于似然的生成模型（如扩散模型、自回归模型）隐式参数化为 GAN，从而设计出一种无需额外网络、训练高效的微调方法，并大幅突破传统最大似然训练的性能瓶颈。
7/2/2025 9:21:30 AM
何恺明CVPR最新讲座PPT上线：走向端到端生成建模

何恺明CVPR最新讲座PPT上线：走向端到端生成建模
今年的 CVPR 已经在美国田纳西州纳什维尔顺利闭幕。 除了交流论文、互加好友，很多参会者还参加了个非常有意思的项目 —— 追星。 这个「星」自然是学术明星。
6/20/2025 9:14:00 AM
DanceGRPO：首个统一视觉生成的强化学习框架

DanceGRPO：首个统一视觉生成的强化学习框架
本文由字节跳动 Seed 和香港大学联合完成。 第一作者薛泽岳为香港大学 MMLab@HKU 在读博士生，在 CVPR、NeurIPS 等国际顶级会议上发表多篇研究成果。 项目通讯作者为黄伟林博士和罗平教授。
5/15/2025 9:04:00 AM