arXiv · AI· Yuwei Sun, Yuxuan Yao, Hui Li, Weihao Yuan, Siyu Zhu·· 8 小时前AI 评分22
ReMoA：多模态扩散模型中基于稀疏潜在精化的递归模块化自适应框架
ReMoA: Recursive Modular Adaptation via Sparse Latent Refinement in Multimodal Diffusion Models
AI 导读
论文提出 ReMoA 框架，通过递归潜在精化提升扩散模型的结构化推理能力。 在 ImageNet 生成任务中，DiT-XL 的召回率从 0.57 提升至 0.62；GenEval 基准下 SD3-medium 总分由 68.33% 升至 71.18%。 该框架在不增加递归额外参数的前提下，使各神经模块随扩散时间步特化，增强输出细节丰富度与对齐效果。
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