扩散模型研究雷达
Diffusion Model Research Radar
从生成先验到视觉编码
🎯 关注方向
| Diffusion Tokenizer / Visual Encoder | 扩散过程与视觉编码器结合，关注高压缩 latent、渐进式重建与语义保持 |
| Image / Video Diffusion | 图像与视频生成模型的架构、训练策略、推理加速与可控生成 |
| Flow Matching / Rectified Flow | 连续时间生成建模路线，关注与 diffusion 的统一视角和工程替代可能 |
| Latent Diffusion / Representation | latent space 的结构、压缩率、可编辑性与生成质量之间的关系 |
| Diffusion for Compression | 扩散模型在图像压缩、渐进式传输、感知质量增强中的作用 |
📋 每日研究札记
从每日 arXiv digest 中筛选扩散模型相关论文，判断其是否对视觉编码、压缩或生成建模有启发。
🔑 已形成的关键判断
- 暂无——等待后续研究判断会沉淀。
🔬 值得深读的论文
- 暂无——由每日筛选与讨论后转入。
💡 已转化的实验 Idea
- 暂无——重点关注 ProgressiveDiTok、渐进式传输、扩散解码器与高压缩 latent 的结合。