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Diffusion Models

画像・動画生成、条件付き生成、編集、3D生成に関係する拡散モデルの論文と実装です。

記事一覧

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Causal-Forcing — [ICML 2026] Official codebase for "Causal Forcing: Autoregressive Diffusion Distillation Done Right for High-Quality Real-Time Interactive Video Generation" & Causal Forcing++

この論文では、Causal-Forcing: Autoregressive Diffusion Distillation Done Right for High-Quality Real-Time Interactive Video Generation というタイトルの論文について説明しています。この論文では、自動的で、高品質なビデオ生成を実現する方法を提案しています。

高品質のビデオ生成を実現する。
huggingface

Speculative Diffusion is a Tale of Two Tradeoffs

Speculative decoding is a technique that accelerates the inference speed of autoregressive large language models (LLMs) by sampling from a faster, lower quality draft model. Traditionally, a…

nlp
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SolarRenderer: Few-Step Generative Reference Rendering

Game engines and coding agents can specify the layout, motion, and camera of a scene, yet turning such coarse structure into realistic video requires a renderer that follows the structure and…

deep-learning
huggingface

Learning the 4D World through Point Trajectory Forecasting

Reliable multi-view forecasting requires videos from different cameras to describe the same evolving 3D scene. To this end, we introduce Video-Point Model (VPM), a world model that conditions on…

computer-vision
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FlashVSR — [CVPR 2026] Towards Real-Time Diffusion-Based Streaming Video Super-Resolution — An efficient one-step diffusion framework for streaming VSR with locality-constrained sparse attention and a tiny conditional decoder.

この研究では、ストリーミングでのビデオ超解像化を実現する一ステップのディフュージョンフレームワーク「FlashVSR」を提案しています。このフレームワークは、局所制限の疎注意と小さい条件的デコーダを組み合わせて、効率的にストリーミングビデオの超解像化を実現します。

ストリーミングでのビデオ超解像化の実現
huggingface

Large Flow Language Models

Continuous flow language models offer a path to parallel generation with tools for control and acceleration unavailable to discrete diffusion, yet effective techniques for building them at the…

deep-learning