祝贺实验室科研成果发表于 ICLR 2026！
热烈祝贺彭岩松同学，一项科研成果正式发表！
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文本到图像生成
Facm: Flow-anchored consistency models
本文针对连续时间一致性模型（CM）训练不稳定的问题，指出其根源在于捷径目标导致瞬时速度场被灾难性遗忘。为此提出流锚定一致性模型（FACM），以流匹配任务作为动态锚点，并设计扩展时间间隔策略统一优化、解耦两个任务，实现稳定且架构无关的训练。在ImageNet 256×256上，蒸 …
查看内容 ↗Microcinema: A divide-and-conquer approach for text-to-video generation
本文提出 MicroCinema，一种简洁而有效的文本生成视频框架。它采用分而治之策略，将任务分解为文本生成图像和图像与文本联合生成视频两个阶段，从而充分利用现有文本到图像模型的强大能力，生成逼真且细节丰富的图像，并让视频模型更专注于运动动态的学习。为高效实现该策略，文章设计了外观注入网络和外观噪声 …
查看内容 ↗Text-Only Image Captioning with Multi-Context Data Generation.
本文针对仅使用文本数据训练图像描述模型的任务，提出一种多上下文数据生成方法。通过构造多样化的文本上下文，生成合成图像-描述训练对，使模型学习跨模态对齐与语义描述能力，减少对真实图像标注的依赖。实验表明该方法在多个图像描述基准上取得有效性能，为数据稀缺场景下的多模态学习提供了新思路。
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