Diffusion Controller 如何统一并简化 AI 图像生成
Google Research 提出 Diffusion Controller 框架，将图像生成的去噪过程重构为连续控制问题。该框架通过轻量级附加网络调节生成轨迹，并在 Stable Diffusion v1.4 上评估 SFT、RWL 和 PPO 训练方式；完全解锁版本相对基线模型取得了 90% 的胜率。
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Google ResearchAI 评分5454 Google Research 论文解释扩散模型的创造力来自 score smoothing
Google Research 在 ICLR 2026 论文中指出，扩散模型的创造力来自神经网络训练对 score function 产生的 score smoothing，而非随机现象。研究表明，正则化会让模型在训练数据点之间生成新的合理样本，并在高维场景中帮助恢复数据流形。Google Research 同时发布了用于生成论文图表的数值实验代码。