三篇扩散模型论文将亮相 ECCV：Flash-BoN、PAFM 与 DynEval
RisingSayak · x · 2026-09-07
作者 RisingSayak 将赴瑞典参加 ECCV，先在 9 月 8 日主讲教程「Post-Training Diffusion Models: Enhancing Capabilities, Control, and Alignment」，随后展示三篇参与的研究论文：
- Flash-BoN：证明 best-of-n 采样在更合理分配算力时效果出奇地好。
- PAFM：改进 flow-matching 中后验采样质量的更优采样方法。
- DynEval：指出多数图像生成 benchmark 已经过时，提出让评测动态化，使模型进化而 benchmark 不必随之更换。
三篇覆盖扩散模型后训练能力、控制与对齐等多个方向，作者欢迎与会者现场交流挑战。
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