arXiv · AI· Cui Enhe, Jinyue Yang, Bojian Yin, Guoqi Li·· 4 小时前AI 评分43
Dancing Diffusion：学习用于图像生成与编辑的连续程序
Dancing Diffusion: Learning Continuous Programs for Image Generation and Editing
AI 导读
提出扩散模型新框架 Dancing Diffusion，通过将时间步跨度分配给专用连续条件块，将条件转化为潜在程序，实现轨迹的可寻址操作。 基于 SANA 模型验证，该方法重用已执行前缀比从头再生成更保真场景，学习条件比原生提示切换保留更多背景，且程序化生成质量优于原生 SANA。 该工作为扩散模型引入结构化中间计算奠定基础。
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