近年来，diffusion Transformers已经成为了现代视觉生成模型的主干网络。随着数据量和任务复杂度的进一步增加，diffusion Transformers的规模也在快速增长。然而在模型进一步扩大的过程中，如何调得较好的超参（如学习率）已经成为了一个巨大的问题，阻碍了大规模diffusion Transformers释放其全部的潜能。
何秋剑离开15年国企影视岗位，自学Stable Diffusion等AI工具创业。从10元图片订单起步，依靠影视基础、创意能力及客户服务，发展为月入数万的AIGC制作总监。
在A100上用310M模型，实现每秒超30帧自回归视频生成，同时画面还保持高质量！
在人工智能领域，跨模态生成（如文本到图像、图像到文本）一直是技术发展的前沿方向。现有方法如扩散模型（Diffusion Models）和流匹配（Flow Matching）虽取得了显著进展，但仍面临依赖噪声分布、复杂条件机制等挑战。
上个月 21 号，Google I/O 2025 开发者大会可说是吸睛无数，各种 AI 模型、技术、工具、服务、应用让人目不暇接。在这其中，Gemini Diffusion 绝对算是最让人兴奋的进步之一。从名字看得出来，这是一个采用了扩散模型的 AI 模型，而这个模型却并非我们通常看到的扩散式视觉生成模型，而是一个地地道道的语言模型！
来自中国人民大学高瓴人工智能学院与值得买科技 AI 团队在 CVPR 2025 会议上发表了一项新工作，首次提出了一种从静态图像直接生成同步音视频内容的生成框架。其核心设计 JointDiT（Joint Diffusion Transformer）框架实现了图像 → 动态视频 + 声音的高质量联合生成。
从OpenAI 的 4o 到 Stable Diffusion，能够根据文本提示生成逼真图像的 AI 基础模型如今已比比皆是。相比之下，能够仅凭文本提示就生成完整、连贯的 3D 在线环境的基础模型才刚刚崭露头角。
首个用于加速扩散式大语言模型（diffusion-based Large Language Models, 简称 dLLMs）推理过程的免训练方法。
近年来，思维链在大模型训练和推理中愈发重要。近日，西湖大学 MAPLE 实验室齐国君教授团队首次提出扩散式「发散思维链」—— 一种面向扩散语言模型的新型大模型推理范式。该方法将反向扩散过程中的每一步中间结果都看作大模型的一个「思考」步骤，然后利用基于结果的强化学习去优化整个生成轨迹，最大化模型最终答案的正确率。
年仅19岁少年，自称破解了谷歌最快的语言模型Gemini Diffusion，引爆社交平台。真相扑朔迷离，但有一点毫无疑问：谷歌I/O大会的「黑马」，比GPT快10倍的速度、媲美人类程序员的代码能力，正在掀起一场NLP范式大洗牌。
