Работы о diffusion LM за 2026 год

Не полный каталог: здесь показаны профильные публикации, сохранённые в публичном корпусе. Число работ не измеряет качество или важность метода.

UTC: .

Профильных работ по текущим фильтрам: 2.

По месяцам и темам
МесяцРабот
Январь0
Февраль0
Март0
Апрель0
Май1
Июнь0
Июль0
Август1
Сентябрь0

Темы могут пересекаться: одна работа учитывается в каждой своей теме, но только один раз в общем числе. Связь с темой не доказывает качество или воспроизводимость.

Свежие работы · Методика отбора

2026-08-03T17:59:50+00:00 · Латентная диффузия · Источник

Оригинальное название: AURORA-LM: Autoencoding Unified Representation for Continuous-Latent Diffusion Language Modeling

Оригинальная аннотация: Language remains an outlier in generative modeling: while images, video, and audio are increasingly modeled in continuous latent spaces, text generation still relies predominantly on discrete tokens. Existing continuous language models either inherit embedding spaces not designed for joint generation and decoding, or compress autoencoded latents to ease diffusion, sacrificing token-level fidelity. Instead of simplifying the representation to suit the generative model, we preserve a high-capacity, decodable text latent and design the diffusion model to learn its distribution directly. We intr

Полезно для: Не указано · Ограничение: Не указано

2026-05-26T15:28:21Z · Латентная диффузия · Источник

Оригинальное название: Diffusion-Based Ukrainian Handwritten Text Generation with Cross-Domain Style Transfer

Оригинальная аннотация: Handwritten text generation (HTG) conditioned on writer style has been widely studied for Latin scripts, but remains underexplored for low-resource and non-Latin writing systems, leaving open how well existing models generalise beyond the Latin domain. Cyrillic, particularly Ukrainian, lacks both large-scale writer-labeled datasets and empirical evidence of such generalisation. To address this gap, we construct a Ukrainian handwritten word dataset of 126,177 images from 308 writers using connected-component segmentation, quality filtering, and targeted oversampling of underrepresented Ukrainia

Полезно для: Не указано · Ограничение: Не указано

Даты публичного снимка
Сбор, зафиксированный в снимке
Самая новая публикация по данным снимка
Построение снимка

Это сохранённые сведения, а не время последней попытки сборщика или гарантия полноты корпуса.