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深入解读北邮团队发布于TPAMI 2025的最新综述，探讨文生图扩散模型的可控生成技术。文章详细分析了从文本到任意条件的扩展，涵盖空间控制、图像个性化及脑信号引导等前沿方向，揭示AI绘画如何实现精准控制。

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NUS LV Lab推出FeRA框架，利用频域能量动态路由优化扩散模型微调，解决LoRA静态策略局限，在Stable Diffusion和Flux上实现SOTA，AI资讯,大模型,LLM,人工智能,AI新闻。

90后华人科学家Yuansi Chen攻克塔拉格兰卷积猜想，为生成式AI和扩散模型提供关键数学理论支持。这一突破将深远影响AI大模型在高维离散空间的发展，是人工智能领域的重大里程碑。

华南理工大学团队NeurIPS 2025录用论文EVODiff深度解读，提出熵感知方差优化框架，无需参考轨迹即可实现扩散模型推理质量与效率双SOTA，重构AIGC底层逻辑，AI资讯,大模型,扩散模型,NeurIPS。

深入解析Lumina-DiMOO，上海AI实验室推出的革新多模态扩散语言模型。探讨其离散扩散架构、并行生成、双向注意力及自我强化框架，全面超越传统模型，引领AI生成与理解新浪潮。

Karpathy深度反思，BERT本质是单步扩散模型？从RoBERTa实验看扩散模型如何挑战自回归LLM，揭示AI大模型生成范式的未来变革，尽在AI门户。

深入解析DiffBrush，首个用于手写文本行生成的扩散模型。了解其如何通过内容解耦与多尺度监督，实现以假乱真的笔迹模仿，告别字符拼接的生硬感，开启个性化字体新时代。

深入解读RemeDi，一种创新的扩散语言模型。通过「再掩码」机制和置信度评分，RemeDi能实现生成过程中的自我纠正与反思，显著提升AI大模型在数学、代码和问答任务上的文本生成质量。