#模型工坊

本文提出Diffusion Templates，一个用于可控扩散模型的统一插件框架。
- 该框架将基础模型推理与可控能力注入解耦，提供训练、加载和组合异构控制模块的通用接口。
- 框架包含模板缓存、模板模型和模板管线三个核心组件，支持KV-Cache和LoRA等多种能力载体。
- 基于此设计构建了丰富的模型库，涵盖结构控制、亮度/色彩调整、图像编辑、超分辨率等任务。
- 案例研究表明，Diffusion Templates可统一广泛的可控生成任务，并在快速演进的扩散骨干网络中保持模块化和可组合性。

决策树与扩散模型的统一：树流互转新范式
Trees to Flows and Back: Unifying Decision Trees and Diffusion Models

Sai Niranjan Ramachandran, Suvrit Sra
⭐ 2

• 本研究通过名为“全局轨迹得分匹配”的共享优化原理，在数学上统一了决策树与扩散模型。
• 这一统一框架揭示了两种看似不同模型类型间的深层联系与等价性。
• 该方法不仅为构建高效生成模型提供了新途径，显著提升了生成任务的性能。
• 同时，它也为神经网络蒸馏技术开辟了新的研究方向，促进模型知识的高效迁移与压缩。

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#决策树 #扩散模型 #模型统一 #生成模型 #模型蒸馏

模拟检索器：用于模拟电路检索的跨模态表示学习
AnalogRetriever: Learning Cross-Modal Representations for Analog Circuit Retrieval

Yihan Wang, Lei Li, Yao Lai, Jing Wang, Yan Lu
⭐ 1

• AnalogRetriever是一个统一的三模态检索框架，旨在通过整合多种数据形式来增强模拟电路设计。
• 该框架能够将电路原理图、文本描述和网表结构编码到一个共享的嵌入空间中，实现高效的跨模态检索。
• 它利用视觉语言模型处理图像和文本数据，并结合图卷积网络来理解网表等结构化信息。
• 通过这种方式，AnalogRetriever为模拟电路的快速检索提供了强大支持，从而加速设计与开发流程。

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#模拟电路 #跨模态检索 #多模态学习 #图神经网络 #视觉语言模型

决策树与连续扩散模型的统一理论及其实践算法
Trees to Flows and Back: Unifying Decision Trees and Diffusion Models
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#扩散模型 #决策树 #流匹配 #表格生成 #模型蒸馏 #生成动力学