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过去的 Diffusion RL 多聚焦于奖励设计与优化算法，训练时的采样成本被忽视。DMSampler 指出：在在线 RL 中，限制规模化的不只是奖励信号或优化器，很多时候是 rollout 本身太贵。
袁博地的答案是否定的。从清华大学接触计算机视觉，到 UC Berkeley 攻读 AI 博士，再到 Google X 负责机器人的视觉系统，袁博地过去十多年的研究几乎始终围绕 Pixel 展开：从图像识别，到 GAN、Diffusion，再到图像和视频生成，技术范式不断变化，研究对象却始终指向同一件事——如何让机器理解和生成视觉世界。
还在用 DragGAN、DragDiffusion 拖拽修图？点选拖拽容易变形、边界割裂、细节丢失的时代落幕了！ECCV 2026 ICRDrag 首创上下文区域拖拽模型，用掩码精准定位局部区域，移动、缩放、变形全都丝滑自然，兼顾精准度与画面真实感。
Google DeepMind在6月份对外分享了DiffusionGemma的技术报告，明确指向了一条与现有主流完全不同的演进道路。当大家都在绞尽脑汁让大模型逐词吐字的速度变快时，谷歌干脆把生成顺序改了。
就在刚刚，谷歌闷头干了件大事：把生成图片的扩散模型，拿来写文字了，而且一出手就是4倍加速。 新模型名为DiffusionGemma，它直接抛弃了传统自回归那套“逐Token生成”的打字机模式，而是像“印刷机”一样工作——
今天一早，谷歌又发新模型了！
在图像到图像翻译（Image-to-Image Translation, I2I）这个任务上，扩散模型过去几年几乎形成了一套默认逻辑：先把输入图像和噪声混合，再一步步去噪，把目标图像 “还原” 出来。
近年来，文生图模型的能力快速提升。从 Stable Diffusion 到 FLUX、Qwen-Image，扩散模型已经能够生成高质量图像，也能处理越来越复杂的文本提示。
2K 图像 210ms 解码，4K 细节直接生成，传统「解码 + 超分」流水线可能要被重写了。
近期，来自复旦大学与阿里巴巴通义万相的研究团队对此提出了新的思考。他们认为，多任务强化学习不应被视为一个统一优化问题，而应该解耦为两个彼此独立的过程：单任务的在线策略探索 & 多任务能力整合。